Серия ND

  • Статья

Применимо к: ✔️ Виртуальные машины Linux ✔️ Виртуальные машины Windows ✔️ Универсальные масштабируемые наборы

Виртуальные машины серии ND — это новое дополнение к семейству GPU, предназначенное для рабочих нагрузок ИИ и глубокого обучения. Они обеспечивают превосходную производительность для обучения и вывода. Экземпляры ND созданы на базе GPU NVIDIA Tesla P40 и процессоров Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell). Эти экземпляры обеспечивают высокую производительность для операций одиночной точности с числами с плавающей запятой, а также для рабочих нагрузок ИИ, в которых используются Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, Caffe и другие платформы. В серии ND значительно увеличен объем памяти GPU (24 ГБ), что позволяет работать с моделями нейронных сетей гораздо большего размера. Как и в серии NC, конфигурация серии ND предусматривает низкую задержку (менее секунды), высокую пропускную способность сети за счет использования RDMA и подключение InfiniBand. Это позволяет выполнять масштабные задания, связанные с обучением, в которых задействованы многочисленные GPU.

Хранилище класса Premium: поддерживается
Кэширование в хранилище класса Premium: поддерживается
Диски (цен. категория "Ультра"): поддерживаются (дополнительные сведения о доступности, использовании и производительности)
Динамическая миграция: не поддерживается
Обновления с сохранением памяти: не поддерживается
Поддержка создания виртуальных машин: поколения 1 и 2
Ускорение сети: не поддерживается
Временные диски ОС: поддерживаются
Nvidia NVLink Interconnect: не поддерживается
Вложенная виртуализация: поддерживается

Важно!

Для этой серии виртуальных машин квота на виртуальные процессоры (ядра) на регион в вашей подписке изначально имеет значение 0. Запросите увеличение квоты на виртуальные процессоры для этой серии в доступном регионе.

Размер vCPU Память: ГиБ Временное хранилище (SSD): ГиБ Графический процессор Память GPU: ГиБ Максимальное число дисков данных Максимальная пропускная способность дисков без кэширования: операций ввода-вывода в секунду / МБит/с Максимальное число сетевых адаптеров
Standard_ND6s 6 112 736 1 24 12 20000/200 4
Standard_ND12s 12 224 1474 2 48 24 40000/400 8
Standard_ND24s 24 448 2948 4 96 32 80000/800 8
Standard_ND24rs* 24 448 2948 4 96 32 80000/800 8

1 GPU = 1 карта P40.

*С поддержкой RDMA

Поддерживаемые операционные системы и драйверы

Чтобы воспользоваться преимуществами GPU виртуальных машин Azure серии N, необходимо установить графические драйверы GPU NVIDIA.

Расширение драйвера GPU NVIDIA устанавливает необходимые драйверы CUDA или GRID NVIDIA на виртуальную машину серии N. Для установки расширения и управления им можно использовать портал Azure или такие инструменты, как Azure PowerShell и шаблоны Azure Resource Manager. Сведения о поддерживаемых операционных системах и этапах развертывания см. в документации по расширению драйвера GPU NVIDIA. Общие сведения о расширениях виртуальных машин см. в статье Расширения и компоненты виртуальных машин Azure.

Если вы решили установить драйверы GPU NVIDIA вручную, то сможете найти сведения о поддерживаемых операционных системах и действиях по установке и проверке в разделе Установка драйвера GPU для виртуальных машин серии N под управлением Windows или Установка драйвера GPU для виртуальных машин серии N под управлением Linux.

Определение размера

  • Емкость хранилища отображается в единицах ГиБ (1 ГиБ = 1024^3 байтов). При сравнении емкости дисков в ГБ (1000^3 байтов) с емкостью дисков в ГиБ (1024^3 байтов) помните, что значения емкости в ГиБ могут казаться меньше, чем в ГБ. Например, 1023 ГиБ = 1098,4 ГБ.

  • Пропускная способность дисков измеряется в операциях ввода-вывода в секунду (IOPS) и МБит/с, где 1 МБит/с = 10^6 байтов в секунду.

  • Диски данных могут работать в режиме кэширования и в режиме без кэширования. Чтобы использовать кэширование диска данных, для режима кэширования узла следует задать значение ReadOnly или ReadWrite. Чтобы не использовать кэширование диска данных, для режима кэширования узла следует задать значение None.

  • Сведения о том, как получить оптимальную производительность хранилища для виртуальных машин, см. в статье Производительность диска и виртуальной машины.

  • Ожидаемая пропускная способность сети — это максимальная совокупная пропускная способность, выделенная на каждый тип виртуальной машины по всем сетевым адаптерам для всех назначений. Чтобы получить дополнительную информацию, см. Пропускная способность сети для виртуальных машин.

    Верхние пределы не гарантированы. Пределы предлагают руководство по выбору типа виртуальной машины, подходящего для предполагаемого приложения. Фактическая производительность сети зависит от нескольких факторов, в том числе загрузки сети и приложения, а также параметров сети. Сведения об оптимизации пропускной способности см. в статье Оптимизация пропускной способности сети для виртуальных машин Azure. Чтобы обеспечить ожидаемую производительность сети на виртуальных машинах Linux или Windows, возможно, потребуется выбрать определенную версию виртуальной машины или оптимизировать ее. Чтобы получить дополнительную информацию, см. Проверка пропускной способности (NTTTCP).

Другие размеры и сведения

Калькулятор цен: калькулятор цен.

Дополнительные сведения о типах дисков см. в статье Какие типы дисков доступны в Azure.

Дальнейшие действия

Узнайте больше о том, как с помощью единиц вычислений Azure (ACU) сравнить производительность вычислений для различных номеров SKU Azure.