Udostępnij za pośrednictwem

Zarządzanie procesorami GPU przy użyciu partycjonowania (wersja zapoznawcza)

Dotyczy: Azure Local 2311.2 i nowsze

W tym artykule opisano sposób zarządzania GPU-P za pomocą lokalnych maszyn wirtualnych platformy Azure z włączoną usługą Azure Arc. Partycjonowanie procesora GPU (GPU-P) umożliwia udostępnianie graficznej jednostki przetwarzania (GPU) z wieloma obciążeniami przez podzielenie procesora GPU na dedykowane partycje ułamkowe.

Ważne

Ta funkcja jest obecnie dostępna w wersji zapoznawczej. Zapoznaj się z dodatkowymi warunkami użytkowania dla wersji zapoznawczych platformy Microsoft Azure , aby zapoznać się z postanowieniami prawnymi dotyczącymi funkcji platformy Azure, które są w wersji beta, wersji zapoznawczej lub w inny sposób nie zostały jeszcze wydane w wersji ogólnodostępnej.

Ograniczenia

Podczas korzystania z funkcji GPU-P należy wziąć pod uwagę następujące ograniczenia:

  • Partycjonowanie procesora GPU nie jest obsługiwane, jeśli konfiguracja nie jest jednorodna. Oto kilka przykładów nieobsługiwanych konfiguracji:

    • Mieszanie procesorów GPU od różnych dostawców w tym samym systemie.

    • Korzystanie z różnych modeli procesora GPU z różnych rodzin produktów od tego samego dostawcy w tym samym systemie.

  • Nie można przypisać fizycznego procesora GPU zarówno jako przypisanie urządzenia dyskretnego (DDA), jak i jako procesora GPU z możliwością partycjonowania (GPU-P). Można przypisać go jako DDA lub jako partycjonowalną GPU, ale nie jako oba jednocześnie.

  • Do maszyny wirtualnej można przypisać tylko jedną partycję procesora GPU.

  • Partycje są automatycznie przypisywane do maszyn wirtualnych. Nie można wybrać określonej partycji dla określonej maszyny wirtualnej.

  • Partycjonowanie procesora GPU na platformie Azure Local obsługuje migrację na żywo. Jednak host i maszyny wirtualne muszą znajdować się w oprogramowaniu wirtualnym gpu firmy NVIDIA w wersji 18 lub nowszej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Local — NVIDIA Docs.

  • Procesor GPU można podzielić na partycje przy użyciu interfejsu wiersza polecenia platformy Azure. Zalecamy używanie interfejsu wiersza polecenia platformy Azure do konfigurowania i przypisywania partycji procesora GPU. Należy ręcznie upewnić się, że jednorodna konfiguracja jest utrzymywana dla procesorów GPU na wszystkich maszynach w systemie.

Wymagania wstępne

Dołączanie procesora GPU podczas tworzenia lokalnej maszyny wirtualnej platformy Azure

Wykonaj kroki opisane w temacie Tworzenie lokalnych maszyn wirtualnych platformy Azure i skorzystaj z dodatkowych szczegółów profilu sprzętowego, aby dodać procesor GPU do procesu tworzenia. Uruchom następujące:

az stack-hci-vm create --name $vmName --resource-group $resource_group --admin-username $userName --admin-password $password --computer-name $computerName --image $imageName --location $location --authentication-type all --nics $nicName --custom-location $customLocationID --hardware-profile memory-mb="8192" processors="4" --storage-path-id $storagePathId --gpus GpuP

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz az stack-hci-vm create.

Dołącz GPU po utworzeniu lokalnej maszyny wirtualnej platformy Azure

Użyj następującego polecenia wiersza poleceń, aby dołączyć GPU.

az stack-hci-vm stop --name your_VM_name --resource-group your_resource_group

Rozmiar partycji można określić w poleceniu, jak pokazano poniżej. Rozmiary partycji są takie same jak minPartitionVRAM znalezione w Get-VMHostPartitionableGpu w Hyper-V. Możesz również użyć polecenia bez określania rozmiaru partycji, jak pokazano w powyższym przykładzie.

az stack-hci-vm gpu attach --resource-group "test-rg" --custom-location "test-location" --vm-name "test-vm" --gpus GpuP

Po dołączeniu partycji procesora GPU dane wyjściowe zawierają pełne szczegóły maszyny wirtualnej. Możesz potwierdzić, że GPU zostały podłączone, przeglądając sekcję profilu virtualMachineGPUs sprzętu. Dane wyjściowe wyglądają następująco:

"properties":{
	"hardwareProfile":{
		"virtualMachineGPUs":[
			{
				"assignmentType": "GpuP",
				"gpuName": null,
				"partitionSizeMb": 3648
			}
         ],

Aby uzyskać więcej informacji na temat polecenia dołączania GPU, zobacz az stack-hci-vm gpu.

Odłącz GPU

Użyj następującego polecenia CLI, aby odłączyć GPU:

az stack-hci-vm gpu detach --resource-group "test-rg" --custom-location "test-location" --vm-name "test-vm" --gpus GpuP

Po odłączeniu partycji procesora GPU dane wyjściowe zawierają pełne szczegóły maszyny wirtualnej. Możesz potwierdzić, że GPU zostały odłączone, przeglądając profil sprzętu virtualMachineGPUs. Dane wyjściowe wyglądają następująco:

"properties":{
	"hardwareProfile":{
		"virtualMachineGPUs":[],

Aby uzyskać więcej informacji na temat polecenia dołączania GPU, zobacz az stack-hci-vm gpu.

Następne kroki