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Particionamento de GPU

Aplica-se a: Azure Stack HCI, versões 23H2 e 22H2

O particionamento de GPU permite que você compartilhe um dispositivo de GPU físico com várias máquinas virtuais (VMs). Com o particionamento de GPU ou a virtualização de GPU, cada VM obtém uma fração dedicada da GPU em vez de toda a GPU.

O recurso de particionamento de GPU usa a interface SR-IOV (Virtualização de E/S de Raiz Única), que oferece um limite de segurança com suporte de hardware com desempenho previsível para cada VM. Cada VM pode acessar apenas os recursos de GPU dedicados a elas e o particionamento de hardware seguro impede o acesso não autorizado por outras VMs.

O Windows Server introduz a migração ao vivo com particionamento de GPU. Há requisitos específicos para usar a migração ao vivo do particionamento de GPU. Além das práticas recomendadas de migração ao vivo, seus hosts de cluster precisarão ter processadores com capacidade de rastreamento de bits DMA da UIOMMU (unidade de gerenciamento de memória de entrada/saída). Por exemplo, processadores que suportam Intel VT-D ou AMD-Vi. Se você usar o Windows Server e a migração ao vivo sem processadores habilitados para IOMMU, as VMs serão automaticamente reiniciadas onde os recursos da GPU estiverem disponíveis.

O particionamento de GPU foi projetado para servidores autônomos. Você pode migrar VMs em tempo real entre nós autônomos para tempo de inatividade planejado; no entanto, para clientes que exigem clustering para tempo de inatividade não planejado, você deve usar Windows Server 2025 Datacenter.

Quando usar o particionamento de GPU

Algumas cargas de trabalho, como VDI (infraestrutura de área de trabalho virtual), IA (inteligência artificial) e inferência de ML (Machine Learning) exigem aceleração de GPU, o particionamento de GPU pode ajudar a reduzir o custo total de propriedade de sua infraestrutura geral.

Por exemplo:

  • Aplicativos VDI: os clientes de borda distribuídos executam aplicativos básicos de produtividade, como o Microsoft Office e cargas de trabalho de visualização com muitos gráficos em seus ambientes VDI, que exigem aceleração de GPU. Para essas cargas de trabalho, você pode obter a aceleração de GPU necessária por meio de DDA ou particionamento de GPU. Com o particionamento de GPU, você pode criar várias partições e atribuir cada partição à VM que hospeda um ambiente VDI. O particionamento de GPU ajuda você a atingir a densidade desejada e dimensionar o número de usuários suportados por uma ordem de magnitude.

  • Inferência com ML: os clientes em lojas de varejo e fábricas podem executar inferência na borda, o que requer suporte de GPU para seus servidores. Usando a GPU em seus servidores, você pode executar modelos de ML para obter resultados rápidos que podem ser acionados antes que os dados sejam enviados para a nuvem. O conjunto de dados completo pode ser transferido para continuar a treinar novamente e melhorar os modelos de ML. Juntamente com o DDA, onde você atribui uma GPU física inteira a uma VM, o particionamento de GPU permite que você execute vários aplicativos de inferência em paralelo na mesma GPU, mas em partições físicas separadas, utilizando assim a GPU ao máximo.

Sistemas operacionais convidados com suporte

O particionamento de GPU no Windows Server 2025 e posterior oferece suporte a estes sistemas operacionais convidados:

O particionamento de GPU no Azure Stack HCI oferece suporte aos seguintes sistemas operacionais convidados:

  • Windows 10 ou versões mais recentes
  • Windows 10 Enterprise de várias sessões ou posterior
  • Windows Server 2019 ou posterior
  • Linux Ubuntu 18.04 LTS, Linux Ubuntu 20.04 LTS​, Linux Ubuntu 22.04 LTS

GPUs com suporte

As seguintes GPUs suportam particionamento de GPU:

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

Observação

No momento, o driver NVIDIA não oferece suporte ao particionamento de GPU para migração dinâmica.

Recomendamos que você trabalhe com seus parceiros OEM (fabricante de equipamento original) e IHVs (fornecedores de hardware independentes de GPU) para planejar, solicitar e configurar os sistemas para as cargas de trabalho desejadas com as configurações apropriadas e o software necessário. No entanto, oferecemos suporte a GPUs adicionais se você quiser usar a aceleração de GPU via DDA (atribuição de dispositivo discreto). Entre em contato com seus parceiros OEM e IHVs para obter uma lista de GPUs compatíveis com DDA. Para obter mais informações sobre como usar a aceleração de GPU via DDA, consulte DDA (atribuição de dispositivo discreto).

Para obter o melhor desempenho, recomendamos que você crie uma configuração homogênea para GPUs em todos os servidores do cluster. Uma configuração homogênea consiste em instalar a mesma marca e modelo da GPU e configurar a mesma contagem de partições nas GPUs em todos os servidores no cluster. Por exemplo, em um cluster de dois servidores com uma ou mais GPUs instaladas, todas as GPUs devem ter a mesma marca, modelo e tamanho. A contagem de partições em cada GPU também deve corresponder.

Limitações

Considere as seguintes limitações ao usar o recurso de particionamento de GPU:

  • O particionamento de GPU não será suportado se sua configuração não for homogênea. Veja a seguir alguns exemplos de configurações não suportadas:

    • Mistura de GPUs de diferentes fornecedores no mesmo cluster.

    • Usando modelos de GPU diferentes de famílias de produtos diferentes do mesmo fornecedor no mesmo cluster.

  • Não é possível atribuir uma GPU física como DDA (atribuição de dispositivo discreto) ou GPU particionável. Você pode atribuí-la como DDA ou como GPU particionável, mas não ambos.

  • Você pode atribuir apenas uma única partição de GPU a uma VM.

  • As partições são atribuídas automaticamente às VMs. Não é possível escolher uma partição específica para uma VM específica.

  • Atualmente, o particionamento de GPU no Azure Stack HCI não oferece suporte à migração ao vivo de VMs. Mas as VMs podem ser reiniciadas automaticamente e colocadas onde os recursos da GPU estão disponíveis se houver uma falha.

  • Você pode particionar sua GPU usando o Windows Admin Center ou usando o PowerShell. Recomendamos que você use o Windows Admin Center para configurar e atribuir partições de GPU. O Windows Admin Center valida automaticamente para uma configuração homogênea das GPUs em todos os servidores do cluster. Ele fornece avisos e erros apropriados para tomar qualquer ação corretiva necessária.

  • Se você estiver usando o PowerShell para provisionar o particionamento de GPU, deverá executar as etapas de provisionamento em cada servidor no cluster. Você deve garantir manualmente que a configuração homogênea seja mantida para GPUs em todos os servidores do cluster.

  • Ao migrar ao vivo uma máquina virtual com uma partição de GPU atribuída, a migração ao vivo do Hyper-V voltará automaticamente ao uso de TCP/IP com compactação. Migrar uma máquina virtual tem o efeito potencial de aumentar a utilização da CPU de um host. Além disso, as migrações ao vivo podem levar mais tempo do que com máquinas virtuais sem partições de GPU conectadas.

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Para obter mais informações sobre como usar GPUs com suas VMs e particionamento de GPU, consulte:

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