Az NDv2 sorozatú virtuális gép a GPU-család új kiegészítője, amelyet a legnagyobb igényű GPU-gyorsított AI, gépi tanulás, szimuláció és HPC számítási feladatok igényeinek megfelelően terveztek.
Az NDv2-t 8 NVIDIA Tesla V100 NVLINK-hez csatlakoztatott GPU működteti, mindegyik 32 GB GPU-memóriával rendelkezik. Minden NDv2 virtuális gép 40 nem HyperThreaded Intel Xeon Platinum 8168 (Skylake) maggal és 672 GiB rendszermemóriával rendelkezik.
Az NDv2-példányok kiváló teljesítményt nyújtanak a CUDA GPU-ra optimalizált számítási kerneleket használó HPC- és AI-számítási feladatokhoz, valamint a GPU-gyorsítást támogató számos AI-, ML- és elemzési eszközhöz, mint például a TensorFlow, a Pytorch, a Caffe, a RAPIDS és más keretrendszerek.
Kritikus fontosságú, hogy az NDv2 számítási szempontból intenzív vertikális felskálázáshoz (virtuális gépenként 8 GPU kihasználása) és vertikális felskálázáshoz (több virtuális gép együttes használata) is használható. Az NDv2 sorozat mostantól támogatja a 100 gigabájtos InfiniBand EDR háttérhálózati hálózatkezelést, hasonlóan a HPC virtuális gépek HB sorozatához, hogy lehetővé tegye a nagy teljesítményű fürtözést párhuzamos forgatókönyvek esetében, beleértve az elosztott betanítást az AI-hez és az ML-hez. Ez a háttérhálózat támogatja az összes főbb InfiniBand-protokollt, beleértve az NVIDIA NCCL2-kódtárai által alkalmazott protokollokat is, lehetővé téve a GPU-k zökkenőmentes fürtözését.
Gazdagép-specifikációk
Rész
Mennyiség
Egységek száma
Szemüveg
Termékváltozat azonosítója, teljesítményegységek stb.
1A temp lemez sebessége gyakran különbözik az RR (Random Read) és az RW (Random Write) műveletek között. Az RR-műveletek általában gyorsabbak, mint az RW-műveletek. Az RW sebessége általában lassabb, mint a sorozat RR sebessége, ahol csak az RR sebességérték szerepel a listán.
A tárolókapacitás mértékegysége GiB (gibibájt = 1024^3 bájt). Ha a GB-ban mért lemezeket (1000^3 bájt) összehasonlítja a GiB-ben mért lemezekkel (1024^3), ne feledje, hogy a GiB-ben megadott kapacitásszámok kisebbnek tűnhetnek. Például 1023 GiB = 1098,4 GB.
A lemezteljesítmény másodpercenkénti bemeneti/kimeneti műveletek (IOPS) mennyiségeként van kifejezve, valamint MBps-ben, ahol 1 MBps = 10^6 bájt/másodperc.
1Egyes méretek támogatják a kipukkadást , hogy ideiglenesen növeljék a lemez teljesítményét. A kipukkadási sebességek egyszerre legfeljebb 30 percig tarthatók fenn.
A tárolókapacitás mértékegysége GiB (gibibájt = 1024^3 bájt). Ha a GB-ban mért lemezeket (1000^3 bájt) összehasonlítja a GiB-ben mért lemezekkel (1024^3), ne feledje, hogy a GiB-ben megadott kapacitásszámok kisebbnek tűnhetnek. Például 1023 GiB = 1098,4 GB.
A lemezteljesítmény másodpercenkénti bemeneti/kimeneti műveletek (IOPS) mennyiségeként van kifejezve, valamint MBps-ben, ahol 1 MBps = 10^6 bájt/másodperc.
Az adatlemezek gyorsítótárazott és gyorsítótárazás nélküli módban üzemelhetnek. Gyorsítótárazott adatlemezüzem esetében a gazdagép gyorsítótáras üzemmódja ReadOnly (Csak olvasás) vagy ReadWrite (Írás és olvasás) beállításra van konfigurálva. Gyorsítótárazás nélküli adatlemezüzem esetében a gazdagép gyorsítótáras üzemmódja None (Nincs) beállításra van konfigurálva.
A várt hálózati sávszélesség a virtuálisgép-típusonként lefoglalt maximális összesített sávszélesség az összes hálózati adapteren az összes célhelyen. További információ: Virtuális gépek hálózati sávszélessége
A felső korlátok nem garantáltak. A korlátok útmutatást nyújtanak a megfelelő virtuálisgép-típus kiválasztásához a kívánt alkalmazáshoz. A tényleges hálózati teljesítmény számos tényezőtől függ, például a hálózati torlódástól, az alkalmazások terhelésétől és a hálózati beállításoktól. A hálózati átviteli sebesség optimalizálásáról további információt az Azure-beli virtuális gépek hálózati átviteli sebességének optimalizálása című témakörben talál.
A várt hálózati teljesítmény Linux vagy Windows rendszeren való eléréséhez előfordulhat, hogy ki kell választania egy adott verziót, vagy optimalizálnia kell a virtuális gépet. További információ: Sávszélesség/átviteli sebesség tesztelése (NTTTCP).
Agyorsító (GPU-k, FPGA-k stb.) adatai az egyes méretekhez