Размеры виртуальных машин, оптимизированных для GPU
Применимо к: ✔️ Виртуальные машины Linux ✔️ Виртуальные машины Windows ✔️ Универсальные масштабируемые наборы
Совет
Воспользуйтесь средством выбора виртуальных машин, чтобы подобрать машину оптимального размера для своей рабочей нагрузки.
Размеры виртуальных машин с оптимизацией GPU — это специализированные виртуальные машины с одним, несколькими или дробными GPU. Эти размеры предназначены для рабочих нагрузок с большим объемом вычислений, графической обработки и визуализаций. В этой статье содержатся сведения о количестве и типе GPU, виртуальных ЦП, дисков данных и сетевых адаптеров. Кроме того, для каждого размера виртуальной машины этой группы учитывается пропускная способность хранилища и сети.
Размеры серий NCv3 и NC T4_v3 оптимизированы для ресурсоемких приложений с большим объемом вычислений. Примерами являются приложения и имитации на базе CUDA и OpenCL, а также решения ИИ и машинного обучения. Серия NC T4 v3 посвящена рабочим нагрузкам вывода, использующим GPU NVIDIA Tesla T4 и процессор AMD EPYC2 Rome. Серия NCv3 предназначена для высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок и нагрузок ИИ на базе графического процессора NVIDIA Tesla V100.
Размеры серии NC 100 версии 4 ориентированы на обучение и пакетную рабочую нагрузку вывода на основе ИИ среднего порядка. Серия NC A100 версии 4 обеспечивает гибкость для выбора одного, двух или четырех ГРАФИЧЕСКИх процессоров NVIDIA A100 80 ГБ PCIe Tensor Core на каждую виртуальную машину, чтобы использовать правильное ускорение GPU для рабочей нагрузки.
Размеры серии ND A100 версии 4 ориентированы на горизонтальное масштабирование и горизонтальное масштабирование глубокого обучения и ускорение приложений HPC. В серии ND A100 версии 4 используется 8 GPU NVIDIA A100 TensorCore, для каждого из которых доступно подключение Mellanox InfiniBand HDR 200 Гбит и 40 ГБ памяти GPU.
Размеры виртуальных машин серии NGads версии 620 оптимизированы для обеспечения высокой производительности, интерактивных игровых возможностей, размещенных в Azure. Они поддерживаются процессорами AMD Rc Pro V620 GPUs и AMD EPYC 7763 (Милан).
Размеры серий NV и NVv3 оптимизированы и предназначены для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр, кодирования и сценариев VDI, которые используют такие платформы, как OpenGL и DirectX. Эти виртуальные машины работают на базе графического процессора NVIDIA Tesla M60.
Размеры виртуальных машин Серии NVv4 оптимизированы и предназначены для VDI и удаленной визуализации. При использовании секционированных GPU NVv4 предлагает правильный размер для рабочих нагрузок, для которых требуются небольшие ресурсы GPU. Эти виртуальные машины поддерживаются графическим процессором AMD Radeon Instinct MI25. В настоящее время виртуальные машины NVv4 поддерживают только операционную систему на виртуальной машине.
Виртуальная машина серии NDm A100 версии 4 — это новое флагманское дополнение к семейству GPU Azure, предназначенное для высокоуровневого обучения глубокого Обучение и тесно связанных рабочих нагрузок HPC. Базовое предложение серии NDm A100 версии 4 включает одну виртуальную машину и восемь GPU NVIDIA Ampere A100 80 ГБ Tensor Core.
Поддерживаемые операционные системы и драйверы
Чтобы воспользоваться преимуществами GPU виртуальных машин Azure серии N, необходимо установить графические драйверы GPU NVIDIA или AMD.
Для виртуальных машин с GPU NVIDIA расширение драйвера GPU NVIDIA устанавливает необходимые драйверы CUDA или GRID NVIDIA. 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.
Кроме того, драйверы NVIDIA GPU можно установить вручную. См. статьи Установка драйверов GPU NVIDIA на виртуальных машинах серии N под управлением Windows или Установка драйверов GPU NVIDIA на виртуальных машинах серии N под управлением Linux, чтобы найти сведения о поддерживаемых операционных системах, драйверах, установке и шагах проверки.
Для виртуальных машин, поддерживаемых GPU AMD расширение драйвера GPU AMD устанавливает соответствующие драйверы AMD. Для установки расширения и управления им можно использовать портал Azure или такие инструменты, как Azure PowerShell и шаблоны Azure Resource Manager. Общие сведения о расширениях виртуальных машин см. в статье Расширения и компоненты виртуальных машин Azure.
Кроме того, драйверы AMD GPU можно установить вручную. Сведения о поддерживаемых операционных системах, драйверах, установке и проверке см. в статье Установка драйверов AMD GPU на виртуальных машинах серии N под управлением Windows.
Рекомендации по развертыванию
Сведения о доступности виртуальных машин серии N по регионам см. на этой странице.
Виртуальные машины серии N поддерживают только модель развертывания с помощью Resource Manager.
Виртуальные машины серии N отличаются типом хранилища Azure, которое поддерживается для их дисков. Виртуальные машины серий NC и NV поддерживают только диски на основе хранилища дисков уровня "Стандартный" (HDD). Все остальные виртуальные машины GPU поддерживают диски виртуальных машин с поддержкой Хранилища дисков категории "Стандартный" и "Премиум" (SSD).
Если вы хотите развернуть большое количество виртуальных машин серии N, мы рекомендуем подписку с оплатой по мере использования или другие варианты покупки. Если вы используете бесплатную учетную запись Azure, вам доступно ограниченное количество вычислительных ядер Azure.
Возможно, вам потребуется увеличить квоту на использование ядер (для каждого региона) в подписке Azure и отдельную квоту для ядер серии NC, NCv2, NCv3, ND, NDv2, NV или NVv2. Чтобы увеличить квоту, отправьте запрос в службу поддержки. Это бесплатная услуга. Ограничения по умолчанию отличаются в зависимости от категории подписки.
Остальные размеры
- Универсальные
- Оптимизированные для вычислений
- Для высокопроизводительных вычислений
- Оптимизированные для памяти
- Оптимизированные для хранилища
- Предыдущие поколения
Следующие шаги
Узнайте больше о том, как с помощью единиц вычислений Azure (ACU) сравнить производительность вычислений для различных номеров SKU Azure.