Série de tailles de machines virtuelles à stockage optimisé pour la famille 'NP'

S’applique aux : ✔️ Machines virtuelles Linux ✔️ Machines virtuelles Windows ✔️ Groupes identiques flexibles ✔️ Groupes identiques uniformes

La machine virtuelle de taille de sous-famille « NP » est l’une des instances de machines virtuelles à stockage optimisé pour Azure. Elles sont conçues pour les charges de travail qui nécessitent un débit de disque et des E/S élevés, comme les bases de données, les applications Big Data et l'entrepôt de données. Disque élevé et grand débit de stockage de disque local, sur les machines virtuelles de la série L prennent en charge les applications et services qui bénéficient d’une faible latence et d’une vitesse de lecture et d’écriture séquentielles élevées. Cela les rend adaptés à la gestion des tâches telles que le traitement des journaux à grande échelle, l’analytique big data en temps réel et les scénarios impliquant des bases de données volumineuses qui effectuent des opérations de disque fréquentes, garantissant un niveau de performance efficaces pour les applications volumineuses de stockage.

Charges de travail et cas d'usage

Traitement des données en temps réel : les machines virtuelles de famille NP excellent dans les environnements où les données doivent être traitées en temps réel avec une latence minimale. Il s'agit par exemple des opérations financières, de l'analyse en temps réel et du traitement des données de réseau.

IA personnalisée et apprentissage automatique : les machines virtuelles de famille NP sont adaptées à l'accélération des tâches d'inférence de l'IA et de l'apprentissage automatique (AML), où le FPGA peut être programmé pour exécuter des algorithmes spécifiques parfois plus rapidement que les solutions typiques basées sur le processeur ou le GPU.

Génomique et sciences de la vie : les machines virtuelles de famille NP peuvent accélérer considérablement les tâches de séquençage génomique et d'autres applications des sciences de la vie qui bénéficient d'une accélération matérielle personnalisée.

Transcodage et diffusion en continu de vidéos : les FPGA peuvent être utilisés pour accélérer les tâches de traitement des vidéos, telles que le transcodage et la diffusion en continu de vidéo en temps réel. Ceci permet d'optimiser les niveaux de performance et de réduire les temps de traitement.

Traitement des signaux : les machines virtuelles de famille NP sont idéales pour les applications dans le domaine des télécommunications et du traitement des signaux où la manipulation et l'analyse rapides des signaux sont nécessaires.

Accélération des bases de données : les machines virtuelles de famille NP peuvent améliorer les opérations de base de données, en particulier les opérations de recherche personnalisées et les requêtes de base de données à grande échelle, en déchargeant ces tâches sur le FPGA.

Séries en famille

Série NP

Les machines virtuelles de la série NP sont alimentées par des FPGA Xilinx U250 pour accélérer les charges de travail, notamment l’inférence machine learning, le transcodage vidéo et la recherche de base de données et Analytics. Les machines virtuelles de la série NP sont également alimentées par des processeurs Intel Xeon 8171M (Skylake) avec une vitesse d’horloge de Turbo de 3,2 GHz.

Affichez la page complète de la série np.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 10 à 40 processeurs virtuels Intel Xeon 8171M (Skylake) [x86-64]
Mémoire 168 à 672 Gio
Stockage local 1 disque 736 à 2 948 Gio
Stockage à distance 8 à 32 disques
Network (Réseau) 1 à 4 cartes réseau 7 500 à 30 000 Mbits/s
Accélérateurs 1 à 4 FPGA AMD Alveo U250 FPGA (64 Go)

Série de familles NP de la génération précédente

Pour les tailles plus anciennes, consultez les tailles de la génération précédente.

Autres informations de taille

Liste de toutes les tailles disponibles : Tailles

Calculatrice de prix : Calculatrice de prix

Informations sur les types de disques : Types de disques

Étapes suivantes

Lisez-en davantage sur les Unités de calcul Azure (ACU) pour découvrir comment comparer les performances de calcul entre les références Azure.

Consultez Hôtes Azure Dedicated Host pour connaître les serveurs physiques capables d’héberger une ou plusieurs machines virtuelles attribuées à un abonnement Azure.

Commencez ici pour découvrir comment Superviser les machines virtuelles Azure.