GPU optimized virtual machine sizes

A következőkre vonatkozik: ✔️ Linux rendszerű virtuális gépek ✔️ Windows rendszerű virtuális gépek Rugalmas méretezési ✔️ csoportok ✔️ Egységes méretezési csoportok

Tipp.

A virtuális gépek választóeszközével megkeresheti a számítási feladatnak leginkább megfelelő méreteket.

A GPU-optimalizált virtuálisgép-méretek olyan speciális virtuális gépek, amelyek egyetlen, több vagy tört GPU-val érhetők el. Ezeket a méreteket nagy számítási igényű, grafikus és vizualizációs számítási feladatokhoz tervezték. Ez a cikk tájékoztatást nyújt a GPU-k, vCPU-k, adatlemezek és hálózati adapterek számáról és típusáról. Ebben a csoportosításban a tároló átviteli sebessége és a hálózati sávszélesség is szerepel minden mérethez.

  • Az NCv3-sorozat és az NC T4_v3-sorozatok méretei a nagy számítási igényű GPU-gyorsított alkalmazásokhoz vannak optimalizálva. Ilyenek például a CUDA- és OpenCL-alapú alkalmazások és szimulációk, az AI és a Deep Tanulás. Az NC T4 v3-sorozat az NVIDIA Tesla T4 GPU-jával és AMD EPYC2 Rome processzorával rendelkező számítási feladatokra összpontosít. Az NCv3 sorozat az NVIDIA Tesla V100 GPU-jával rendelkező nagy teljesítményű számítási feladatokra és AI-számítási feladatokra összpontosít.

  • Az NC 100 v4-sorozatok méretei a közepes AI-betanításra és a kötegelt következtetési számítási feladatokra összpontosítanak. Az NC A100 v4 sorozat rugalmasságot kínál egy, két vagy négy NVIDIA A100 80 GB-os PCIe Tensor Core GPU-k virtuális gépenként történő kiválasztásához, hogy kihasználhassa a számítási feladathoz megfelelő méretű GPU-gyorsítást.

  • Az ND A100 v4-sorozat méretei a mélytanulási betanítás és a gyorsított HPC-alkalmazások vertikális felskálázására és vertikális felskálázására összpontosítanak. Az ND A100 v4 sorozat 8 NVIDIA A100 TensorCore GPU-t használ, mindegyik 200 Gigabit Mellanox InfiniBand HDR-kapcsolattal és 40 GB GPU-memóriával érhető el.

  • Az NGads V620 sorozatú virtuálisgép-méretek az Azure-ban üzemeltetett nagy teljesítményű, interaktív játékélményhez vannak optimalizálva. AmD Radeon PRO V620 GPU-k és AMD EPYC 7763 (Milan) processzorok működtetik őket.

  • Az NV-sorozatok és az NVv3-sorozatok méretei távoli vizualizációhoz, streameléshez, játékhoz, kódoláshoz és VDI-forgatókönyvekhez vannak optimalizálva és tervezve olyan keretrendszerek használatával, mint az OpenGL és a DirectX. Ezeket a virtuális gépeket az NVIDIA Tesla M60 GPU-k is alátámasztják.

  • VDI-hez és távoli vizualizációhoz optimalizált és tervezett NVv4 sorozatú virtuálisgép-méretek. Particionált GPU-k esetén az NVv4 a megfelelő méretet kínálja a kisebb GPU-erőforrásokat igénylő számítási feladatokhoz. Ezek a virtuális gépek az AMD Radeon Instinct MI25 GPU-val támogatottak. Az NVv4 virtuális gépek jelenleg csak a Windows-vendég operációs rendszert támogatják.

  • Az NDm A100 v4-sorozatú virtuális gép az Azure GPU-család új zászlóshajója, amely a high-end Deep Tanulás betanításához, valamint a szorosan összekapcsolt vertikális felskálázáshoz és a HPC-számítási feladatok vertikális felskálázásához készült. Az NDm A100 v4 sorozat egyetlen virtuális géppel (VM) és nyolc NVIDIA Ampere A100 80 GB-os Tensor Core GPU-val kezdődik.

Támogatott operációs rendszerek és illesztőprogramok

Az Azure N sorozatú virtuális gépek GPU-képességeinek kihasználásához telepíteni kell az NVIDIA- vagy AMD GPU-illesztőprogramokat.

  • Az NVIDIA GPU-k által támogatott virtuális gépek esetében az NVIDIA GPU-illesztőprogram-bővítmény telepíti a megfelelő NVIDIA CUDA- vagy GRID-illesztőprogramokat. Telepítse vagy kezelje a bővítményt az Azure Portalon vagy olyan eszközökkel, mint az Azure PowerShell vagy az Azure Resource Manager-sablonok. A támogatott operációs rendszerekről és az üzembe helyezési lépésekről az NVIDIA GPU-illesztőprogram-bővítmény dokumentációjában olvashat. A virtuálisgép-bővítményekkel kapcsolatos általános információkért tekintse meg az Azure-beli virtuálisgép-bővítményeket és -funkciókat.

    Másik lehetőségként manuálisan is telepítheti az NVIDIA GPU-illesztőprogramokat. A támogatott operációs rendszerek, illesztőprogramok, telepítési és ellenőrzési lépések esetében lásd : NVIDIA GPU-illesztőprogramok telepítése Windows rendszerű N sorozatú virtuális gépekre vagy NVIDIA GPU-illesztőprogramok telepítése Linux rendszerű N sorozatú virtuális gépekre.

  • Az AMD GPU-k által támogatott virtuális gépek esetében az AMD GPU-illesztőbővítmény telepíti a megfelelő AMD-illesztőprogramokat. Telepítse vagy kezelje a bővítményt az Azure Portalon vagy olyan eszközökkel, mint az Azure PowerShell vagy az Azure Resource Manager-sablonok. A virtuálisgép-bővítményekkel kapcsolatos általános információkért tekintse meg az Azure-beli virtuálisgép-bővítményeket és -funkciókat.

    Másik lehetőségként manuálisan is telepítheti az AMD GPU-illesztőprogramokat. A támogatott operációs rendszerek, illesztőprogramok, telepítési és ellenőrzési lépésekért tekintse meg az AMD GPU-illesztőprogramok Windows rendszerű N sorozatú virtuális gépekre történő telepítését.

Deployment considerations

  • Az N sorozatú virtuális gépek elérhetőségéről a régiónként elérhető termékek című témakörben olvashat.

  • Az N sorozatú virtuális gépek csak a Resource Manager üzemi modellben telepíthetők.

  • Az N sorozatú virtuális gépek a lemezeikhez támogatott Azure Storage típusában különböznek. Az NC és NV virtuális gépek csak a Standard Disk Storage (HDD) által támogatott virtuálisgép-lemezeket támogatják. Minden más GPU-virtuális gép támogatja a standard lemeztároló és a prémium szintű lemeztároló (SSD) által támogatott virtuálisgép-lemezeket.

  • Ha több N sorozatú virtuális gépet szeretne üzembe helyezni, fontolja meg a használatalapú fizetéses előfizetést vagy más vásárlási lehetőségeket. Amennyiben ingyenes Azure-fiókot használ, csak korlátozott számú számítási magot használhat az Azure-ban.

  • Előfordulhat, hogy növelnie kell a magkvótát (régiónként) az Azure-előfizetésében, és növelnie kell az NC, NCv2, NCv3, ND, NDv2, NV vagy NVv2 magok külön kvótáját. Ha kérni szeretné a kvóta növelését, hozzon létre egy ingyenes támogatási kérést az interneten. Az alapértelmezett korlátok az előfizetés kategóriájától függően változhatnak.

Egyéb méretek

További lépések

További információ arról, hogyan segíthet az Azure számítási egységek (ACU) az Azure SKU-k számítási teljesítményének összehasonlításában.