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Tamanhos de máquinas virtuais com GPU otimizadas

  • Artigo

Aplica-se a: ✔️ VMs do Linux ✔️ VMs do Windows ✔️ Conjuntos de dimensionamento flexíveis ✔️ Conjuntos de dimensionamento uniformes

Dica

Use a ferramenta do seletor de máquinas virtuais para encontrar o tamanho ideal para a sua carga de trabalho.

Os tamanhos de VM otimizados para GPU são máquinas virtuais especializadas disponíveis com GPUs únicas, múltiplas ou fracionárias. Esses tamanhos são projetados para cargas de trabalho de visualização e com muita computação e muitos gráficos. Este artigo fornece informações sobre o número e o tipo de GPUs, vCPUs, discos de dados e NICs, bem como a taxa de transferência de armazenamento e a largura de banda da rede, para os tamanhos desta série.

  • Os tamanhos das séries NCv3 e NC T4_v3 são otimizados para aplicativos com aceleração de GPU com uso intensivo de computação. Alguns exemplos são aplicativos baseados em CUDA e OpenCL e simulações, AI e Aprendizagem Profunda. O NC T4 v3-Series se concentra em cargas de trabalho de inferência com a GPU Tesla T4 da NVIDIA e o processador AMD EPYC2 Roma. A série NCv3 concentra-se em cargas de trabalho de computação e IA de alto desempenho com a tecnologia das GPUs Tesla V100 da NVIDIA.

  • Os tamanhos de Série NC 100 v4 estão focados no treinamento de IA de médio alcance e na carga de trabalho de inferência em lote. A série NC A100 v4 oferece flexibilidade para selecionar uma, duas ou quatro GPUs NVIDIA A100 PCIe Tensor Core de 80 GB por VM para usar a aceleração de GPU do tamanho ideal para sua carga de trabalho.

  • Os tamanhos da série ND A100 v4 concentram-se em treinamento de aprendizado profundo de redimensionamento e expansão em aplicativos de HPC acelerados. A série ND A100 v4 usa 8 GPUs NVIDIA A100 TensorCore, cada uma disponível com uma conexão HDR Mellanox InfiniBand de 200 Gigabit e 40 GB de memória GPU.

  • Os tamanhos das VMs da série NGads V620 são otimizados para experiências de jogos interativos e de alto desempenho hospedadas no Azure. Elas são alimentados por GPUs AMD Radeon PRO V620 e CPUs AMD EPYC 7763 (Milão).

  • Os tamanhos da série NVv3 e da série NVads A10 v5 são otimizados e projetados para cenários remotos de visualização, streaming, jogos, codificação e VDI usando estruturas como o OpenGL e o DirectX. Essas VMs têm o suporte da GPU NVIDIA Tesla M60 (NVv3) e de GPUs A10 (NVads A10 v5).

  • Tamanhos de VM Série NVv4 otimizados e projetados para VDI e visualização remota. Com GPUs particionadas, o NVv4 oferece o tamanho certo para cargas de trabalho que exigem recursos menores de GPU. Essas VMs têm o suporte da GPU AMD Radeon Instinct MI25. Atualmente, as VMs NVv4 dão suporte apenas ao sistema operacional convidado do Windows.

  • As máquinas virtuais da série NDm A100 v4 foram projetadas para cargas de trabalho de HPC de expansão estreitamente acopladas e treinamento de deep learning de ponta. A série NDm A100 v4 começa com uma única VM (máquina virtual) e oito GPUs NVIDIA Ampere A100 80 GB Tensor Core.

Sistemas operacionais e drivers com suporte

Para aproveitar as funcionalidades de GPU das VMs da série N do Azure, instale os drivers de GPU NVIDIA ou AMD.

Considerações de implantação

  • Para ver a disponibilidade das VMs da Série N, veja Produtos disponíveis por região.

  • As VMs da Série N só podem ser implantadas no modelo de implantação do Resource Manager.

  • As VMs da série N diferem no tipo de Armazenamento do Microsoft Azure que dão suporte aos discos. As VMs NC e NV dão suporte somente a discos de VM que executam backup em HDD (Armazenamento em Disco Standard). Todas as outras VMs de GPU dão suporte a discos de VM que são apoiados por Armazenamento em Disco Standard e Armazenamento em Disco Premium (SSD).

  • Se você quiser implantar mais do que algumas VMs da Série N, considere uma assinatura pré-paga ou outras opções de compra. Se estiver usando uma conta gratuita do Azure, você poderá usar apenas um número limitado de núcleos de computação do Azure.

  • Talvez seja necessário aumentar a cota de núcleos (por região) na assinatura do Azure e aumentar a cota separadamente para cada família de VMs de GPU. Para solicitar um aumento de cota, abra uma solicitação de atendimento ao cliente online gratuitamente. Os limites padrão podem variar dependendo de sua categoria de assinatura.

Outros tamanhos

Próximas etapas

Saiba mais sobre como as ACUs (unidade de computação do Azure) podem ajudar você a comparar o desempenho de computação entre SKUs do Azure.