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

發行項
05/08/2024

適用於： 是適用於 Pro GPU SKU Azure 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：
- Visual Studio Code
- 適用於 Visual Studio Code 的 Azure IoT Edge 擴充功能。

從 Azure Marketplace 取得模組

流覽 Azure Marketplace 中的所有應用程式。
搜尋開始使用 GPU。
請選取立即取得。
選取 [ 繼續] 以認可提供者的使用規定和隱私策略。
選擇您用來部署 Azure Stack Edge Pro 裝置的訂用帳戶。
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]。
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。
選擇 [部署至裝置]。
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。
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。
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。

監視模組

在 VS Code 命令選擇區中，執行 Azure IoT 中樞：選取 IoT 中樞。
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。
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]。
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。
  
  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

深入瞭解如何設定 GPU 以使用模組。

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