Megosztás a következőn keresztül:

GPU-particionálás

A GPU-particionálással fizikai GPU-eszközt oszthat meg több virtuális géppel. GPU particionálással vagy GPU-virtualizálással minden virtuális gép a GPU dedikált töredékét kapja a teljes GPU helyett.

A GPU particionálási funkciója az egygyökerű IO virtualizálási (SR-IOV) interfészt használja, amely egy hardveralapú biztonsági határt biztosít, amely kiszámítható teljesítményt biztosít az egyes virtuális gépekhez. Minden virtuális gép csak a nekik dedikált GPU-erőforrásokhoz fér hozzá, a biztonságos hardverparticionálás pedig megakadályozza a más virtuális gépek jogosulatlan hozzáférését.

A Windows Server a GPU particionálásával élő áttelepítést vezet be. A GPU-particionálás élő migrálásának használatára meghatározott követelmények vonatkoznak. Az ajánlott élő áttelepítési eljárásokon kívül a fürt gazdagépeinek bemeneti/kimeneti memóriakezelő egységgel (IOMMU) kell rendelkezniük, amelyeken a processzorok képesek a DMA bitkövetésre. Például az Intel VT-D vagy az AMD-Vi-t támogató processzorok. Ha a Windows Servert és az élő áttelepítést IOMMU-kompatibilis processzorok nélkül használja, a virtuális gépek automatikusan újraindulnak, ahol a GPU-erőforrások elérhetők.

A GPU particionálása különálló kiszolgálókhoz készült. A tervezett állásidő érdekében élőben migrálhatja a virtuális gépeket különálló csomópontok között; Azoknak az ügyfeleknek azonban, akik nem tervezett állásidőhöz igényelnek fürtözést, a Windows Server 2025 Datacentert kell használniuk.

Mikor érdemes GPU-particionálást használni?

Egyes számítási feladatok, például a virtuális asztali infrastruktúra (VDI), a mesterséges intelligencia (AI) és a Machine Learning (ML) következtetése GPU-gyorsítást igényelnek, a GPU particionálása segíthet csökkenteni a teljes infrastruktúra teljes tulajdonjogi költségét.

Például:

  • VDI-alkalmazások: Az elosztott peremhálózati ügyfelek alapszintű hatékonyságnövelő alkalmazásokat futtatnak, például a Microsoft Office-t és a grafikus terhelésű vizualizációs számítási feladatokat a VDI-környezetekben, amelyek GPU-gyorsítást igényelnek. Ilyen számítási feladatok esetén dDA-val vagy GPU-particionálással érheti el a szükséges GPU-gyorsítást. A GPU particionálásával több partíciót is létrehozhat, és mindegyik partíciót hozzárendelheti egy VDI-környezetet futtató virtuális géphez. A GPU particionálása segít elérni a kívánt sűrűséget, és nagyságrendekkel skálázni a támogatott felhasználók számát.

  • Következtetés az ML-vel: A kiskereskedelmi üzletekben és a gyártóüzemekben lévő ügyfelek következtetést futtathatnak a peremhálózaton, ami GPU-támogatást igényel a kiszolgálókhoz. A szervereid GPU-jának használatával gépi tanulási modelleket futtathatsz, hogy gyors eredményeket kapj, amelyek alapján még az adatok felhőbe küldése előtt lehet intézkedni. A teljes adatkészlet továbbítható opcionálisan az ML-modellek újratanításához és fejlesztéséhez. A DDA mellett, ahol egy teljes fizikai GPU-t rendel egy virtuális géphez, a GPU particionálása lehetővé teszi több következtetési alkalmazás párhuzamos futtatását ugyanazon a GPU-n, de külön fizikai partíciókon, így a GPU-t maximálisan kihasználva.

Támogatott vendég operációs rendszerek

A Windows Server 2025 és újabb verziók GPU-particionálása támogatja ezeket a vendég operációs rendszereket:

  • Windows 10 vagy újabb
  • Windows 10 Enterprise több munkamenet vagy újabb
  • Windows Server 2019 vagy újabb
  • Linux Ubuntu 18.04 LTS, Linux Ubuntu 20.04 LTS, Linux Ubuntu 22.04 LTS

Támogatott GPU-k

Az alábbi GPU-k támogatják a GPU particionálását:

  • NVIDIA A2
  • NVIDIA A10
  • NVIDIA A16
  • NVIDIA A40
  • NVIDIA L2
  • NVIDIA L4
  • NVIDIA L40
  • NVIDIA L40S

Jegyzet

Az NVIDIA-illesztő jelenleg nem támogatja a GPU particionálását az élő áttelepítéshez.

Javasoljuk, hogy az eredeti berendezésgyártó (OEM) partnereivel és a GPU-független hardverszállítókkal (IHV-kkel) együttműködve tervezze meg, rendelje meg és állítsa be a kívánt számítási feladatok rendszereit a megfelelő konfigurációkkal és a szükséges szoftverekkel. Ha azonban a GPU-gyorsítást diszkrét eszköz-hozzárendeléssel (DDA) szeretné használni, több GPU-t támogatunk. Lépjen kapcsolatba oem-partnereivel és IHV-kkel a DDA-t támogató GPU-k listájának lekéréséhez. További információ a GPU-gyorsítás DDA-n keresztül történő használatáról: Különálló eszköz-hozzárendelés (DDA).

A legjobb teljesítmény érdekében javasoljuk, hogy hozzon létre a GPU-k homogén konfigurációját a fürt összes kiszolgálóján. A homogén konfiguráció a GPU ugyanazon verziójának és modelljének telepítéséből áll, és ugyanazt a partíciószámot konfigurálja a GPU-kban a fürt összes kiszolgálója számára. Például egy két kiszolgálóból álló fürtben, amelyen egy vagy több GPU van telepítve, az összes GPU-nak azonos gyártónak, modellnek és méretűnek kell lennie. Az egyes GPU-k partíciószámának is meg kell egyeznie.

Korlátozások

A GPU particionálási funkció használatakor vegye figyelembe a következő korlátozásokat:

  • A GPU particionálása nem támogatott, ha a konfiguráció nem homogén. Íme néhány példa a nem támogatott konfigurációkra:

    • A különböző gyártóktól származó GPU-k keverése ugyanazon fürtben.

    • Különböző GPU-modellek használata ugyanazon gyártó különböző termékcsaládjából ugyanabban a fürtben.

  • Nem rendelhet fizikai GPU-t Különálló eszköz-hozzárendelés (DDA) vagy particionálható GPU-hoz. Hozzárendelheti DDA-ként vagy particionálásra alkalmas GPU-ként, de mindkettőt nem.

  • Csak egyetlen GPU-partíciót rendelhet hozzá egy virtuális géphez.

  • A partíciók automatikusan hozzárendelve vannak a virtuális gépekhez. Nem választhat egy adott partíciót egy adott virtuális géphez.

  • A GPU-t a Windows Felügyeleti központ vagy a PowerShell használatával particionálhatja. Javasoljuk, hogy a Windows Felügyeleti központ használatával konfigurálja és rendelje hozzá a GPU-partíciókat. A Windows Admin Center automatikusan ellenőrzi, hogy a GPU-k konfigurációja homogén-e a fürt összes kiszolgálója között. Megfelelő figyelmeztetéseket és hibákat biztosít a szükséges korrekciós műveletek elvégzéséhez.

  • Ha PowerShellt használ a GPU-particionálás kiépítéséhez, a lépéseket a fürt minden kiszolgálóján végre kell hajtania. Manuálisan kell gondoskodnia arról, hogy a GPU-k homogén konfigurációja megőrződjön a klaszter összes kiszolgálóján.

  • Amikor élőben migrál egy GPU-partícióval rendelkező virtuális gépet, Hyper-V az élő migráció automatikusan visszatér a TCP/IP tömörítéssel történő használatára. A virtuális gépek migrálása a gazdagép cpu-kihasználtságának növelését eredményezheti. Emellett az élő áttelepítések hosszabb időt is igénybe vehetnek, mint gpu-partíciók nélkül rendelkező virtuális gépek esetén.

Kapcsolódó tartalom

További információ a GPU-k virtuális gépekkel és GPU-particionálással való használatáról: