Gérer les GPU à l’aide du partitionnement (préversion)

S’applique à : Azure Local, version 23H2

Cet article explique comment gérer GPU-P avec des machines virtuelles Arc pour Azure Local. Pour utiliser la gestion GPU-P sur AKS activé par Azure Arc, consultez Utiliser des GPU pour les charges de travail nécessitant beaucoup de ressources de calcul.

Le partitionnement GPU (GPU-P) vous permet de partager une unité de traitement graphique (GPU) avec plusieurs charges de travail en fractionnant le GPU en partitions fractionnaires dédiées.

Limites

Tenez compte des limitations suivantes lors de l’utilisation de la fonctionnalité GPU-P :

• Le partitionnement du GPU n'est pas pris en charge si votre configuration n'est pas homogène. Voici quelques exemples de configurations non prises en charge :

  • Mélange de GPU provenant de différents fournisseurs dans le même système.

  • Utilisation de différents modèles GPU de différentes familles de produits du même fournisseur dans le même système.

• Vous ne pouvez pas affecter un GPU physique en tant que DDA (Discret Device Assignment) et en tant que GPU partitionnable (GPU-P). Vous pouvez l’affecter en tant que DDA ou en tant que GPU partitionnable, mais pas les deux.

• Vous ne pouvez attribuer qu'une seule partition GPU à une machine virtuelle.

• Les partitions sont attribuées automatiquement aux machines virtuelles. Vous ne pouvez pas choisir une partition spécifique pour une machine virtuelle spécifique.

• Actuellement, le partitionnement GPU sur Azure Local ne prend pas en charge la migration dynamique des machines virtuelles. Mais les machines virtuelles peuvent être automatiquement redémarrées et placées là où les ressources GPU sont disponibles en cas de défaillance.

• Vous pouvez partitionner votre GPU à l’aide de interface de ligne de commande Azure (CLI). Nous vous recommandons d’utiliser Azure CLI pour configurer et affecter des partitions GPU. Vous devez vérifier manuellement que la configuration homogène est conservée pour les GPU sur toutes les machines de votre système.

Prérequis

• Consultez Préparer des GPU pour Azure Local pour connaître les exigences et préparer vos machines virtuelles Azure Local et Arc, et pour vous assurer que vos GPU sont préparés et partitionnés.

Attacher un GPU lors de la création d’une machine virtuelle Arc

Suivez les étapes décrites dans Créer des machines virtuelles Arc sur Azure Local et utilisez les détails de profil matériel supplémentaires pour ajouter un GPU à votre processus de création. Exécutez la commande suivante :

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

Pour plus d’informations, consultez az stack-hci-vm create.

Attacher un GPU après la création d’une machine virtuelle Arc

Utilisez la commande CLI suivante pour attacher le GPU :

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

Vous pouvez spécifier la taille de partition dans la commande, comme indiqué ci-dessous. Les tailles de partition sont identiques à Get-VMHostPartitionableGpu celles minPartitionVRAM trouvées sur Hyper-V. Vous pouvez également utiliser la commande sans spécifier la taille de partition, comme indiqué dans l’exemple ci-dessus.

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

Après avoir attaché la partition GPU, la sortie affiche les détails complets de la machine virtuelle. Vous pouvez confirmer que les GPU ont été attachés en consultant la section profil virtualMachineGPUs matériel. La sortie se présente comme suit :

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

Pour plus d’informations sur la commande d’attachement GPU, consultez az stack-hci-vm gpu.

Détacher un GPU

Utilisez la commande CLI suivante pour détacher le GPU :

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

Après avoir détaché la partition GPU, la sortie affiche les détails complets de la machine virtuelle. Vous pouvez confirmer que les GPU ont été détachés en examinant le profil virtualMachineGPUsmatériel . La sortie se présente comme suit :

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

Pour plus d’informations sur la commande d’attachement GPU, consultez az stack-hci-vm gpu.

Étapes suivantes

• Gérer les GPU à l’aide d’une attribution d’appareil discrète