GPU 最佳化的虛擬機器大小

  • 發行項

適用於： ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ 彈性擴展集 ✔️ 統一擴展集

提示

請嘗試使用虛擬機器選取器工具，尋找最適合您工作負載的其他大小。

GPU 最佳化的 VM 大小是可搭配單一、多個或部分 GPU 使用的特製化虛擬機器。 這些大小是專門針對計算密集型、圖形密集型及視覺效果的工作負載所設計。 本文章提供有關 GPU、vCPU、資料磁碟及 NIC 之數量和類型的資訊。 另說明此群組中每個大小的輸送量和網路頻寬。

  • NCv3 系列 和 NC T4_v3 系列 大小已針對計算密集型 GPU 加速應用程式進行最佳化。 範例包括以 CUDA 和 OpenCL 為基礎的應用程式，以及模擬、AI、深度學習等。 NC T4 v3 系列著重於具有 NVIDIA Tesla T4 GPU 和 AMD EPYC2 Rome 處理器的推斷工作負載。 NCv3 系列著重於高效能運算和 AI 工作負載，採用 NVIDIA 的 Tesla V100 GPU。

  • NC 100 v4 系列大小著重於中範圍 AI 定型和批次推斷工作負載。 NC A100 v4 系列提供彈性，為每個 VM 選取一、二或四個 NVIDIA A100 80 GB PCIe Tensor Core GPU，以針對工作負載運用大小正確的 GPU 加速。

  • ND A100 v4 系列 大小著重於相應增加和向外延展深度學習訓練和加速 HPC 應用程式。 ND A100 v4 系列使用 8 個 NVIDIA A100 TensorCore GPU，每個 GPU 都有 200 Gb 的 Gb Mellanox InfiniBand HDR 連線和 40 GB 的 GPU 記憶體。

  • NGads V620 系列 VM 大小已針對裝載在 Azure 中的高效能互動式遊戲體驗進行最佳化。 它們由 AMD Radeon PRO V620 GPU 和 AMD EPYC 7763 (Milan) CPU 提供。

  • NV 系列和 NVv3 系列大小則會針對遠端視覺效果、串流、遊戲、編碼及利用 OpenGL 和 DirectX 這類架構的 VDI 案例進行最佳化和設計。 這些 VM 是由 NVIDIA Tesla M60 GPU 提供支援。

  • NVv4 系列針對 VDI 和遠端視覺效果最佳化的 VM 大小。 使用分割的 GPU 時，NVv4 會針對需要較小 GPU 資源的工作負載提供正確的大小。 這些 VM 是由 AMD Radeon Instinct MI25 GPU 所支援。 NVv4 VM 目前僅支援 Windows 客體作業系統。

  • NDm A100 v4 系列虛擬機器是 Azure GPU 系列的新旗艦版，專為高階深度學習定型和緊密結合的相應增加和相應放大 HPC 工作負載所設計。 NDm A100 v4 系列固有單一虛擬機器 (VM) 和八個 NVIDIA Ampere A100 80GB Tensor Core GPU。

支援的作業系統和驅動程式

若要利用 Azure N 系列 VM 的 GPU 功能，必須安裝 NVIDIA 或 AMD GPU 驅動程式。

部署考量

  • 如需了解 N 系列 VM 的可用性，請參閱依區域提供的產品。

  • N 系列 VM 只能部署在 Resource Manager 部署模型。

  • N 系列 VM 對其磁碟支援的 Azure 儲存體類型有所不同。 NC 和 NV VM 只支援標準磁碟儲存體 (HDD) 所支持的 VM 磁碟。 所有其他 GPU VM 都支援由標準磁碟儲存體和進階磁碟儲存體 (SSD) 支援的 VM 磁碟。

  • 如果您想要部署不只一些 N 系列 VM ，請考慮隨用隨付訂用帳戶或其他購買選項。 如果您使用 Azure 免費帳戶，您只能使用有限數目的 Azure 計算核心。

  • 您可能需要增加 Azure 訂用帳戶的核心配額 (依地區)，以及增加 NC、NCv2、NCv3、ND、NDv2、NV 或 NVv2 核心的個別配額。 若要要求增加配額，可免費開啟線上客戶支援要求。 預設限制會視您的訂用帳戶類別而有所不同。

其他大小

下一步

深入了解 Azure 計算單位 (ACU) 如何協助您比較各個 Azure SKU 的計算效能。