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Verwalten von GPUs mithilfe der Partitionierung (Vorschau)

Gilt für: Azure Local 2311.2 und höher

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie GPUs mithilfe von Partitionierung (GPU-P) für virtuelle Azure-Computer (VMs), die von Azure Arc aktiviert sind, verwalten. mit GPU-P können Sie eine GPU für mehrere Workloads freigeben, indem Sie die GPU in dedizierte Bruchpartitionen aufteilen.

Wichtig

Dieses Feature befindet sich derzeit in der VORSCHAU. Die zusätzlichen Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen enthalten rechtliche Bedingungen. Sie gelten für diejenigen Azure-Features, die sich in der Beta- oder Vorschauversion befinden oder aber anderweitig noch nicht zur allgemeinen Verfügbarkeit freigegeben sind.

Begrenzungen

Berücksichtigen Sie die folgenden Einschränkungen bei der Verwendung des GPU-P-Features:

  • Die GPU-Partitionierung wird nicht unterstützt, wenn Ihre Konfiguration nicht homogen ist. Hier sind einige Beispiele für nicht unterstützte Konfigurationen:

    • Mischen von GPUs aus verschiedenen Anbietern im selben System.

    • Verwenden unterschiedlicher GPU-Modelle aus verschiedenen Produktfamilien desselben Anbieters im selben System.

  • Sie können keine physische GPU als diskrete Gerätezuweisung (Discrete Device Assignment, DDA) und als partitionierbare GPU (GPU-P) zuweisen. Sie können sie entweder als DDA oder als partitionierbare GPU zuweisen, aber nicht beide.

  • Sie können einer VM nur eine einzige GPU-Partition zuweisen.

  • Partitionen werden den VMs automatisch zugewiesen. Sie können keine bestimmte Partition für eine bestimmte VM auswählen.

  • Die GPU-Partitionierung in Azure Local unterstützt die Livemigration. Der Betriebssystembuild muss 26100.xxxx oder höher sein. Der Host und die virtuellen Computer müssen sich auf der VIRTUELLEN GPU-Software NVIDIA, Version 18 und höher, befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Azure Local - NVIDIA Docs.

  • Sie können Ihre GPU mithilfe von Azure-Befehlszeilenschnittstelle (CLI) partitionieren. Es wird empfohlen, die Azure CLI zum Konfigurieren und Zuweisen von GPU-Partitionen zu verwenden. Sie müssen manuell sicherstellen, dass die homogene Konfiguration für GPUs auf allen Computern in Ihrem System verwaltet wird.

Voraussetzungen

Anfügen einer GPU während der Erstellung lokaler Azure-VM

Führen Sie die Schritte aus, die in "Azure Local virtuelle Maschinen erstellen" beschrieben sind, und verwenden Sie die zusätzlichen Details des Hardwareprofils, um Ihrem Erstellungsvorgang eine GPU hinzuzufügen. Führen Sie Folgendes aus:

az stack-hci-vm create --name $vmName --resource-group $resource_group --admin-username $userName --admin-password $password --computer-name $computerName --image $imageName --___location $___location --authentication-type all --nics $nicName --custom-___location $customLocationID --hardware-profile memory-mb="8192" processors="4" --storage-path-id $storagePathId --gpus GpuP

Weitere Informationen finden Sie unter az stack-hci-vm create.

Anfügen einer GPU nach der Erstellung einer lokalen Azure-VM

Verwenden Sie den folgenden CLI-Befehl, um die GPU anzufügen:

az stack-hci-vm stop --name your_VM_name --resource-group your_resource_group

Sie können die Partitionsgröße im Befehl angeben, wie unten dargestellt. Partitionsgrößen sind identisch mit den minPartitionVRAM in Get-VMHostPartitionableGpu Hyper-V gefundenen Partitionsgrößen. Sie können den Befehl auch verwenden, ohne die Partitionsgröße anzugeben, wie im obigen Beispiel gezeigt.

az stack-hci-vm gpu attach --resource-group "test-rg" --custom-___location "test-___location" --vm-name "test-vm" --gpus GpuP

Nach dem Anfügen der GPU-Partition zeigt die Ausgabe die vollständigen VM-Details an. Sie können bestätigen, dass die GPUs angefügt wurden, indem Sie den Abschnitt "Hardwareprofil" virtualMachineGPUs überprüfen. Die Ausgabe sieht wie folgt aus:

"properties":{
	"hardwareProfile":{
		"virtualMachineGPUs":[
			{
				"assignmentType": "GpuP",
				"gpuName": null,
				"partitionSizeMb": 3648
			}
         ],

Weitere Informationen zum GPU-Attach-Befehl finden Sie unter az stack-hci-vm gpu.

Trennen einer GPU

Verwenden Sie den folgenden CLI-Befehl, um die GPU zu trennen:

az stack-hci-vm gpu detach --resource-group "test-rg" --custom-___location "test-___location" --vm-name "test-vm" --gpus GpuP

Nach dem Trennen der GPU-Partition zeigt die Ausgabe die vollständigen VM-Details an. Sie können bestätigen, dass die GPUs getrennt wurden, indem Sie das Hardwareprofil virtualMachineGPUsüberprüfen. Die Ausgabe sieht wie folgt aus:

"properties":{
	"hardwareProfile":{
		"virtualMachineGPUs":[],

Weitere Informationen zum GPU-Attach-Befehl finden Sie unter az stack-hci-vm gpu.