Виртуальные машины серии NDv2 представляют собой новое пополнение семейства графических процессоров для наиболее требовательных задач ИИ с поддержкой ускорения за счет GPU, машинного обучения, моделирования и рабочих нагрузок HPC.
NDv2 работает на основе 8 процессоров GPU NVIDIA Tesla V100, подключенных по NVLINK, каждый из которых оснащен 32 ГБ памяти GPU. У каждой виртуальной машины NDv2 есть также 40 процессоров Intel Xeon Platinum 8168 (Skylake) без технологии Hyper-Threading и 672 ГиБ системной памяти.
Экземпляры NDv2 обеспечивают превосходную производительность для рабочих нагрузок HPC и ИИ, которые используют ядра вычислений, оптимизированные для GPU на основе CUDA, а также для многих средств ИИ, машинного обучения и аналитики со стандартной поддержкой ускорения GPU, например TensorFlow, Pytorch, Caffe, RAPIDS и других платформ.
Важно отметить, что NDv2 рассчитаны на ресурсоемкие рабочие нагрузки с возможностью как вертикального увеличения масштаба (за счет использования 8 GPU для каждой виртуальной машины), так и горизонтального увеличения масштаба (работа нескольких виртуальных машин вместе). Серия NDv2 теперь поддерживает 100-гигабитную межсерверную сеть InfiniBand EDR, аналогичную той, что доступна на виртуальных машинах серии HB для высокопроизводительных вычислений. Это обеспечивает эффективную кластеризацию для сценариев параллельной обработки, включая распределенное обучение для ИИ и машинного обучения. Эта межсерверная сеть поддерживает все основные протоколы InfiniBand, включая те, что используются библиотеками NCCL2 NVIDIA. Это позволяет эффективно выполнять кластеризацию процессоров GPU.
Спецификации узлов
Часть
Количество Подсчет единиц
Очки Идентификатор SKU, единицы производительности и т. д.
Скорость 1временных дисков часто отличается от операций RR (случайного чтения) и RW (случайной записи). Операции RR обычно быстрее, чем операции RW. Скорость RW обычно медленнее скорости RR в рядах, где указано только значение скорости RR.
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.
1Некоторые размеры поддерживают ускорение , чтобы временно увеличить производительность диска. Скорость ускорения может поддерживаться до 30 минут за раз.
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.
Ожидаемая пропускная способность сети — это максимальная совокупная пропускная способность, выделенная на каждый тип виртуальной машины по всем сетевым адаптерам для всех назначений. Дополнительные сведения см. в разделе " Пропускная способность сети виртуальной машины"
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).
Сведения об акселераторе (GPU, FPGAs и т. д.) для каждого размера
Узнайте больше о том, как с помощью единиц вычислений Azure (ACU) сравнить производительность вычислений для различных номеров SKU Azure.
Ознакомьтесь с выделенными узлами Azure для физических серверов, которые могут размещать одну или несколько виртуальных машин, назначенных одной подписке Azure.