この記事では、Azure Stack Hub の統合システムでサポートされているグラフィックス処理装置 (GPU) のモデルについて説明します。 この記事には、GPU で使用されるドライバーをインストールする手順も含まれています。 Azure Stack Hub で GPU がサポートされることにより、人工知能、トレーニング、推論、データ視覚化などのソリューションが可能になります。 AMD Radeon Instinct MI25 を使用することで、グラフィックを多用するアプリケーション (Autodesk AutoCAD など) をサポートできます。
3 つの GPU モデルから選択できます。 それらは、NVIDIA V100、NVIDIA T4、AMD MI25 の各 GPU で利用できます。 これらの物理 GPU は、次のように、Azure N-Series の仮想マシン (VM) の種類に対応しています。
警告
このリリースでは、GPU VM はサポートされていません。 Azure Stack Hub 2005 以降にアップグレードする必要があります。 また、Azure Stack Hub ハードウェアには物理 GPU が必要です。
NCv3の
NCv3 シリーズ VM は NVIDIA Tesla V100 GPU を備えています。 貯留層モデリング、DNA シーケンシング、タンパク質解析、モンテ カルロ シミュレーションをはじめとする従来の HPC ワークロードに、これらの最新の GPU を活用することができます。
| サイズ | vCPU (仮想CPU) | メモリ:GiB | 一時ストレージ (SSD) GiB | GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット） | GPU のメモリ: GiB | 最大データ ディスク数 | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC6s_v3 | 6 | 112 | 736 | 1 | 16 | 12 | 4 |
| Standard_NC12s_v3 | 12 | 224 | 1474 | 2 | 32 | 二十四 | 8 |
| Standard_NC24s_v3 | 二十四 | 448 | 2948 | 4 | 64 | 32 | 8 |
NVv4 の
NVv4 シリーズの仮想マシンには AMD Radeon Instinct MI25 GPU が搭載されています。 NVv4 シリーズでは、Azure Stack Hub は部分的な GPU を備えた仮想マシンを導入します。 このサイズは、GPU アクセラレータによるグラフィックス アプリケーションと仮想デスクトップに使用できます。 NVv4 仮想マシンは現在、Windows ゲスト オペレーティング システムのみをサポートしています。
| サイズ | vCPU (仮想CPU) | メモリ:GiB | 一時ストレージ (SSD) GiB | GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット） | GPU のメモリ: GiB | 最大データ ディスク数 | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NV4as_v4 | 4 | 14 | 88 | 1/8 | 2 | 4 | 2 |
| Standard_NV8as_v4 | 8 | 28 | 176 | 1/4 | 4 | 8 | 4 |
| Standard_NV16as_v4 | 16 | 56 | 352 | 1/2 | 8 | 16 | 8 |
| Standard_NV32as_v4 | 32 | 112 | 704 | 1 | 16 | 32 | 8 |
NCasT4_v3
| サイズ | vCPU (仮想CPU) | メモリ:GiB | GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット） | GPU のメモリ: GiB | 最大データ ディスク数 | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4as_T4_v3 | 4 | 28 | 1 | 16 | 8 | 4 |
| Standard_NC8as_T4_v3 | 8 | 56 | 1 | 16 | 16 | 8 |
| Standard_NC16as_T4_v3 | 16 | 110 | 1 | 16 | 32 | 8 |
| Standard_NC64as_T4_v3 | 64 | 440 | 4 | 64 | 32 | 8 |
NC_A100 v4
NC_A100 シリーズの VM には、Tesla V100 GPU の後継となる NVIDIA Ampere A100 GPU が搭載されています。 これらの更新された GPU は、リザーバー モデリング、DNA シーケンシング、タンパク質分析、モンテカルロ シミュレーションなどの従来の HPC ワークロードに利用できます。
| サイズ | vCPU (仮想CPU) | メモリ:GiB | 一時ストレージ (GiB) | 最大データ ディスク数 | GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット） | GPU メモリ GiB | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC24ads_A100_v4 | 二十四 | 220 | 1123 | 12 | 1 | 80 | 2 |
| Standard_NC48ads_A100_v4 | 48 | 440 | 2246 | 二十四 | 2 | 160 | 4 |
NC_L40S v4
| サイズ | vCPU (仮想CPU) | メモリ:GiB | 一時ストレージ (GiB) | 最大データ ディスク数 | GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット） | GPU メモリ GiB | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC24ads_L40S_v4 | 二十四 | 220 | 1123 | 8 | 1 | 80 | 2 |
| Standard_NC48ads_L40S_v4 | 48 | 440 | 2246 | 16 | 2 | 160 | 4 |
GPU システムの考慮事項
- GPU は次のいずれかの SKU である必要があります: AMD MI-25、Nvidia V100 (およびバリアント)、Nvidia T4。
- サポートされているサーバーあたりの GPU 数 (1、2、3、4)。 推奨: 1、2、4。
- すべての GPU が、スケール ユニット全体でまったく同じ SKU である必要があります。
- サーバーあたりの GPU 量は、スケール ユニット全体ですべて同じである必要があります。
- GPU パーティション サイズ (AMD Mi25 の場合) は、スケール ユニット上のすべての GPU VM で同じである必要があります。
注
GPU VM のサイズ変更はサポートされていません。
容量計画
GPU 構成をサポートするために、Azure Stack Hub Capacity Planner が更新されました。 ここでアクセスできます。
既存の Azure Stack Hub 上での GPU の追加
Azure Stack Hub で既存のシステムに GPU を追加できるようになりました。 GPU を追加するには、 stop-azurestackを実行し、 stop-azurestackの手順を実行し、GPU を追加してから、完了するまで start-azurestack を実行します。 システムに既に GPU がある場合は、以前に作成した GPU VM を stop-deallocated してから再起動する必要があります。
修正プログラム、更新プログラムの適用時、および FRU の際の VM の動作
GPU VM は、Azure Stack Hub のパッチと更新プログラム (PnU) やハードウェア交換 (FRU) などの操作中にダウンタイムが発生します。 次の表は、これらのアクティビティ中に見られる VM の状態と、操作後にこれらの VM を使用できるようにするために実行できる手動のアクションを示しています。
| 操作 | PnU - 完全更新、OEM 更新 | FRUの |
|---|---|---|
| VM の状態 | 更新中は使用できません。 手動操作で使用可能にできます。 VM は更新後に自動的にオンラインになります。 | FRU 中は使用できません。 手動操作で使用可能にできます。 FRU 後に VM を再度起動する必要があります |
| 手動操作 | 更新中に VM を使用できるようにする必要があるときは、使用可能な GPU パーティションがある場合は、ポータルで [再起動] ボタンをクリックすることで VM を再起動できます。 VM は更新後に自動的にバックアップされます。 | FRU 中、VM は使用できません。 使用可能な GPU がある場合は、FRU 中、VM の停止-割り当て解除を行い、再起動することができます。 FRU の完了後、VM は stop-deallocated ボタンを使用してし、Start ボタンを使用して再起動する必要があります。 |
ゲスト ドライバーのインストール
ドライバーのインストールには 、Set-AzVMExtension PowerShell コマンドレットを使用できます。
$VmName = <VM Name In Portal>
$ResourceGroupName = <Resource Group of VM>
$Location = "redmond"
$driverName = <Give a name to the driver>
$driverPublisher = "Microsoft.HpcCompute"
$driverType = <Specify Driver Type> #GPU Driver Types: "NvidiaGpuDriverWindows"; "NvidiaGpuDriverLinux"; "AmdGpuDriverWindows"
$driverVersion = <Specify Driver Version> #Nvidia Driver Version:"1.3"; AMD Driver Version:"1.0"
Set-AzVMExtension -Location $Location `
-Publisher $driverPublisher `
-ExtensionType $driverType `
-TypeHandlerVersion $driverVersion `
-VMName $VmName `
-ResourceGroupName $ResourceGroupName `
-Name $driverName `
-Settings $Settings ` # If no settings are set, omit this parameter
-Verbose
Azure Stack Hub GPU VM の OS、種類、接続に応じて、これらの値を次の設定に置き換える必要があります。
AMD MI25の
ゲスト ドライバーのバージョンは、接続状態に関係なく、Azure Stack Hub のバージョンと一致する必要があります。 Azure Stack Hub のバージョンと一致しない新しいバージョンを使用すると、使いやすさの問題が発生する可能性があります。
| Azure Stack Hub のバージョン | AMD ゲスト ドライバー |
|---|---|
| 2206 以降 | 21.Q2-1、 20.Q4-1 |
| 2108 | 21.Q2-1、 20.Q4-1 |
| 2102 | 21.Q2-1、 20.Q4-1 |
接続済み
前のセクションの PowerShell スクリプトを、AMD の適切なドライバーの種類と共に使用します。 Windows を実行している N シリーズ VM に AMD GPU ドライバーをインストールする 記事 では、NVv4 GPU-P 対応 VM 内に AMD Radeon Instinct MI25 のドライバーをインストールする手順と、ドライバーのインストールを確認する手順について説明します。
[Disconnected](切断済み)
拡張機能はインターネット上の場所からドライバーをプルするため、外部ネットワークから切断された VM はアクセスできません。 前の表からドライバーを ダウンロードし VM にアクセスできるローカル ネットワーク内のストレージ アカウントにアップロードできます。
ストレージ アカウントに AMD ドライバーを追加し、 Settingsでそのアカウントの URL を指定します。 これらの設定は、 Set-AzureRMVMExtension コマンドレットで使用する必要があります。 次に例を示します。
$Settings = @{
"DriverURL" = <URL to driver in storage account>
}
エヌビディア
GPU を使用する CUDA または GRID ワークロード用の仮想マシン内に、NVIDIA ドライバーをインストールする必要があります。
ユース ケース: グラフィックス/視覚化 GRID
このシナリオには、GRID ドライバーを使用する必要があります。 必要なライセンスをお持ちの場合は、NVIDIA アプリケーション ハブから GRID ドライバーをダウンロードできます。 また、GRID ドライバーには、VM で GRID ドライバーを使用する前に、適切な GRID ライセンスが含まれる GRID ライセンス サーバーも必要です。
$Settings = @{
"DriverURL" = "https://download.microsoft.com/download/e/8/2/e8257939-a439-4da8-a927-b64b63743db1/431.79_grid_win10_server2016_server2019_64bit_international.exe"; "DriverCertificateUrl" = "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=871664";
"DriverType"="GRID"
}
ユース ケース: compute/CUDA - 接続済み
CUDA ドライバーはライセンス サーバーを必要とせず、設定を変更する必要はありません。
ユース ケース: compute/CUDA - 切断
NVIDIA CUDA ドライバーへのリンクについては、こちらをご覧ください。
ウィンドウズ：
$Settings = @{
"DriverURL" = "";
"DriverCertificateUrl" = "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=871664";
"DriverType"="CUDA"
}
Linux:
設定の一部の URL を参照する必要があります。
| URL | メモ |
|---|---|
| PUBKEY_URL | PUBKEY_URL は、Linux VM 用ではない Nvidia ドライバー リポジトリ向け公開キーです。 Ubuntu 用のドライバーをインストールするために使用されます。 |
| DRIVER_URL | DRIVER_URLは、Nvidia ドライバーのリポジトリ情報をダウンロードするための URL であり、Linux VM のリポジトリの一覧に追加されます。 |
URL を設定に追加します。
$Settings=@{
"isCustomInstall"=$true;
"DRIVER_URL"="https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=874273";
"CUDA_ver"="10.0.130";
"PUBKEY_URL"="http://download.microsoft.com/download/F/F/A/FFAC979D-AD9C-4684-A6CE-C92BB9372A3B/7fa2af80.pub";
"DKMS_URL"="https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm";
"LIS_URL"="https://aka.ms/lis";
"LIS_RHEL_ver"="3.10.0-1062.9.1.el7"
}