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從 Azure Stack Edge Pro GPU 裝置上的 Azure Marketplace 部署已啟用 GPU 的 IoT 模組

適用於:是適用於 Pro GPU SKUAzure Stack Edge Pro - GPU適用於 Pro R SKU 的是Azure Stack Edge Pro R

注意

強烈建議您在Linux VM中部署最新的IoT Edge版本。 Azure Stack Edge 上的受控 IoT Edge 會使用沒有最新功能和修補程式的舊版 IoT Edge 運行時間。 如需指示,請參閱如何 部署Ubuntu VM。 如需其他可執行IoT Edge之Linux發行版的詳細資訊,請參閱 Azure IoT Edge 支援的系統 – 容器引擎

本文說明如何在 Azure Stack Edge Pro 裝置上,從 Azure Marketplace 部署已啟用圖形處理單元 (GPU) 的 IoT Edge 模組。

在本文中,您將學會如何:

  • 準備 Azure Stack Edge Pro 以執行 GPU 模組。
  • 從 Azure Marketplace 下載並部署已啟用 GPU 的 IoT 模組。
  • 監視模組輸出。

關於範例模組

本文中的 GPU 範例模組包含 PyTorch 和 TensorFlow 針對 GPU 的 CPU 基準檢驗範例程式代碼。

必要條件

開始之前,請確定您已有:

  • 您可以存取已啟用 GPU 的 1 節點 Azure Stack Edge 裝置。 此裝置會使用 Azure 中的資源來啟動。
  • 您已在此裝置上設定計算。 遵循教學課程:在 Azure Stack Edge 裝置上設定計算中的步驟。
  • Windows 用戶端上的下列開發資源:

從 Azure Marketplace 取得模組

  1. 流覽 Azure Marketplace 中的所有應用程式。

    在 Azure Marketplace 中瀏覽應用程式

  2. 搜尋開始使用 GPU

  3. 請選取立即取得

    取得範例模組

  4. 選取 [ 繼續] 以認可提供者的使用規定和隱私策略。

    取得範例模組 2

  5. 選擇您用來部署 Azure Stack Edge Pro 裝置的訂用帳戶。

    選取訂用帳戶

  6. 輸入您在設定 Azure Stack Edge Pro 裝置時所建立 IoT 中樞 服務的名稱。 若要尋找此 IoT 中樞 服務名稱,請移至 Azure 入口網站 中與您的裝置相關聯的 Azure Stack Edge 資源。

    1. 在左窗格功能表選項中,移至 [Edge 服務 > IoT Edge]。

      檢視計算組態

    2. 移至 [ 屬性]。

      1. 記下您在 Azure Stack Edge Pro 裝置上設定計算時所建立 IoT 中樞 服務。
      2. 請注意您在設定計算時所建立的 IoT Edge 裝置名稱。 您會在後續步驟中使用這個名稱。

      Edge 計算組態

  7. 選擇 [部署至裝置]。

  8. 輸入IoT Edge裝置的名稱,或選取 [ 尋找裝置 ] 以在向中樞註冊的裝置之間流覽。

    尋找裝置

  9. 選取 [建立 ] 以繼續設定部署指令清單的標準程式,包括視需要新增其他模組。 新模組的詳細數據,例如映像URI、建立選項和所需的屬性,已預先定義,但可以變更。

    選取 [建立]

  10. 確認模組已部署在 Azure 入口網站 中的 IoT 中樞 中。 選取您的裝置,選取 [設定模組 ],模組應該列在 [IoT Edge 模組 ] 區段中。

    選取 [建立 2]

監視模組

  1. 在 VS Code 命令選擇區中,執行 Azure IoT 中樞:選取 IoT 中樞

  2. 選擇包含您要設定之 IoT Edge 裝置的訂用帳戶和 IoT 中樞。 在此情況下,選取用來部署 Azure Stack Edge Pro 裝置的訂用帳戶,然後選取為 Azure Stack Edge Pro 裝置建立的 IoT Edge 裝置。 當您透過先前步驟中的 Azure 入口網站 設定計算時,就會發生這種情況。

  3. 在 VS Code 總管中,展開 [Azure IoT 中樞] 區段。 在 [裝置] 下,您應該會看到對應至 Azure Stack Edge Pro 裝置的 IoT Edge 裝置。

    1. 選取該裝置,以滑鼠右鍵按兩下 ,然後選取 [ 開始監視內建事件端點]。

      開始監視

    2. 移至 [裝置 > 模組 ],您應該會看到 GPU 模組 正在執行。

    3. VS Code 終端機也應該將 IoT 中樞 事件顯示為 Azure Stack Edge Pro 裝置的監視輸出。

      監視輸出

      您可以看到 GPU 執行相同作業集(5000 次圖形轉換反覆專案)所花費的時間遠小於 CPU 的時間。

後續步驟