Série de tailles de machines virtuelles accélérées par GPU de la sous-famille « NC »

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

La sous-famille « NC » des séries de tailles de VM est l’une des instances de VM optimisées pour le GPU d’Azure. Ils sont conçus pour les charges de travail à forte intensité de calcul, telles que la formation de modèles d’IA et d’apprentissage automatique, le calcul à haute performance (HPC) et les applications à forte intensité graphique. Équipées de puissants GPU NVIDIA, les VM de la série NC offrent une accélération substantielle pour les processus qui nécessitent une forte puissance de calcul, notamment le deep learning, les simulations scientifiques et le rendu 3D. Ils sont donc particulièrement bien adaptés aux industries telles que la recherche technologique, le divertissement et l’ingénierie, où le rendu et la vitesse de traitement sont essentiels à la productivité et à l’innovation.

Charges de travail et cas d’usage

IA et Machine Learning : machines virtuelles de la série NC sont idéales pour former des modèles Machine Learning complexes et exécuter des applications IA. Les GPU NVIDIA fournissent une accélération significative pour les calculs typiquement impliqués dans le deep learning et d’autres tâches de formation intensives.

HPC (Calcul haute performance) : ces machines virtuelles conviennent aux simulations scientifiques, au rendu et à d’autres charges de travail HPC qui peuvent être accélérées par des GPU. Des domaines tels que l’ingénierie, la recherche médicale et la modélisation financière utilisent souvent des machines virtuelles de la série NC pour répondre efficacement à leurs besoins de calcul.

Rendu graphiques : Les machines virtuelles de la série NC sont également utilisées pour les applications graphiques intensives, notamment l’édition vidéo, le rendu 3D et le traitement graphique en temps réel. Ils sont particulièrement utiles dans des secteurs tels que le développement de jeux et la production de films.

Visualisation à distance : Pour les applications nécessitant des capacités de visualisation haut de gamme, telles que la CAO et les effets visuels, les machines virtuelles de la série NC peuvent fournir la puissance GPU nécessaire à distance, permettant aux utilisateurs de travailler sur des tâches graphiques complexes sans avoir besoin d’un matériel local puissant.

Simulation et analyse : ces machines virtuelles sont également adaptées aux simulations détaillées et aux analyses dans des domaines tels que les tests d’incident automobile, la dynamique des fluides de calcul et la modélisation météorologique, où les fonctionnalités gpu peuvent accélérer considérablement les temps de traitement.

Séries de la famille

Série NC, V1

Important

Les machines virtuelles Azure des séries NC et NC_Promo vont être mises hors service le 6 septembre 2023. Pour plus d’informations, consultez les informations sur la mise hors service des machines des séries NC et NC_Promo. Pour découvrir comment migrer vos charges de travail vers d’autres tailles de machine virtuelle, consultez le Guide de migration des machines virtuelles des calculs GPU.

Cette annonce de mise hors service ne s’applique pas aux machines virtuelles NCv3, NCasT4v3 et NC A100 v4.

Les machines virtuelles de la série NC sont pilotées par la carte Tesla K80 de NVIDIA et le processeur Intel Xeon E5-2690 v3 (Haswell). Les utilisateurs peuvent exploiter plus rapidement leurs données en utilisant CUDA pour les applications d’exploration énergétique, les simulations de crash, le rendu de lancer de rayon, l’apprentissage profond et plus encore. La configuration NC24r fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées.

Voir la page complète de la série NC.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 6 à 24 processeurs virtuels Intel Xeon E5-2690 v3 (Haswell) [x86-64]
Mémoire 56 à 224 Gio
Stockage local 1 disque 340 à 1440 Gio
Stockage à distance 24 – 64 disques
Network (Réseau) 1 – 4 cartes réseau Mbps
Accélérateurs 1 – 4 GPUs GPU Nvidia Tesla K80 (24 Go)

Série NCads_H100_v5

Les machines virtuelles de série NCads H100 v5 sont une nouveauté de la famille de GPU Azure. Vous pouvez utiliser cette série pour des charges de travail réelles d’inférence par lots et d’entraînement Azure Applied AI. Les séries des machines virtuelles NCads H100 v5 sont alimentées par GPU NVIDIA H100 NVL et les processeurs Genoa AMD EPYC™ de 4e génération. Les machines virtuelles ont jusqu’à 2 GPU NVIDIA H100 NVL avec 94 Go de mémoire chacun, jusqu’à 96 cœurs de processeur AMD EPYC Genoa non-multithread et 640 Gio de mémoire système. Ces machines virtuelles sont idéales pour les charges de travail réelles Applied AI, par exemple :

  • Analytique et bases de données avec performances de processeur graphiques accélérées
  • Inférence par lots avec un traitement lourd avant et après
  • Entraînement du modèle d’autonomie
  • Simulation de réservoir de pétrole et de gaz
  • Développement de machine learning (ML)
  • Traitement vidéo
  • Services web IA/ML

Voir la page complète de NCads_-_H100_v5-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 40 à 80 processeurs virtuels AMD EPYC (Genoa) [x86-64]
Mémoire 320 à 640 Gio
Stockage local 1 disque 3 576 à 7 152 Gio
IOPS (RR)
Mbits/s (RR)
Stockage à distance 8 à 16 disques 100 000 à 240 000 IOPS
3 000 à 7 000 Mbits/s
Network (Réseau) 2 à 4 Cartes réseau 40 000 à 80 000 Mbits/s
Accélérateurs 1 à 2 GPU Nvidia PCIe H100 GPU (94 Go)

NCCads_H100_v5-series

Les machines virtuelles de série NCCads H100 v5 sont une nouveauté de la famille de GPU Azure. Dans cet environnement d’exécution de confiance (TEE) de SKU de machine virtuelle, la machine virtuelle confidentielle s’étend sur l’unité centrale et le processeur graphique attaché, ce qui permet le déchargement sécurisé des données, des modèles et des calculs sur le processeur graphique. La série NCCads H100 v5 est équipée de processeurs AMD EPYC™ Genoa de 4ème génération et d’un GPU NVIDIA H100 Tensor Core. Ces VM sont dotées d’un GPU 1 NVIDIA H100 NVL avec 94 Go de mémoire, de 40 cœurs de processeur AMD EPYC Genoa non multithreadés et de 320 Go de mémoire système. Ces machines virtuelles sont idéales pour les charges de travail réelles Applied AI, par exemple :

  • Analytique et bases de données avec performances de processeur graphiques accélérées
  • Inférence par lots avec un traitement lourd avant et après
  • Développement de machine learning (ML)
  • Traitement vidéo
  • Services web IA/ML

Voir la page complète de Afficher NCCads_H100_v5-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 40 processeurs virtuels AMD EPYC (Genoa) [x86-64]
Mémoire 320 Gio
Stockage local 1 disque 800 Gio
Stockage à distance 8 disques 100 000 E/S par seconde
3 000 Mbits/s
Network (Réseau) 2 NICs 40 000 Mbits/s
Accélérateurs 1 GPU Nvidia H100 GPU (94GB)

Série NCv2

Important

Les machines virtuelles Azure de la série NCv2 vont être mises hors service le 6 septembre 2023. Pour plus d’informations, consultez les informations sur la mise hors service des machines des séries NCv2. Pour découvrir comment migrer vos charges de travail vers d’autres tailles de machine virtuelle, consultez le Guide de migration des machines virtuelles des calculs GPU.

Cette annonce de mise hors service ne s’applique pas aux machines virtuelles NCv3, NCasT4v3 et NC A100 v4.

Les machines virtuelles de série NCv2 sont optimisées par les GPU NVIDIA Tesla P100. Ces GPU peuvent fournir des performances de calcul deux fois supérieures à celles de la série NC. Les clients peuvent tirer parti de ces GPU mis à jour pour les charges de travail HPC traditionnelles telles que la modélisation de gisements, le séquençage de l’ADN, l’analyse des protéines, les simulations de Monte-Carlo, etc. Outre les GPU, les machines virtuelles de la série NCv2 sont également dotées de processeurs Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell). La configuration NC24rs v2 fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées.

Voir la page complète de NCv2-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 6 à 24 processeurs virtuels Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell) [x86-64]
Mémoire 112 à 448 Gio
Stockage local 1 disque 736 à 2 948 Gio
Stockage à distance 12 – 32 disques 20 000 à 80 000 IOPS
200 – 800 Mo/s
Network (Réseau) 4 – 8 Cartes réseau
Accélérateurs 1 – 4 GPUs Nvidia Tesla P100 GPU (16GB)

Série NCv3

Les machines virtuelles de série NCv3 sont optimisées par les GPU NVIDIA Tesla V100. Ces GPU peuvent fournir des performances de calcul une fois et demie supérieures à celles de la série NCv2. Les clients peuvent tirer parti de ces GPU mis à jour pour les charges de travail HPC traditionnelles telles que la modélisation de gisements, le séquençage de l’ADN, l’analyse des protéines, les simulations de Monte-Carlo, etc. La configuration NC24rs v3 fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées. Outre les GPU, les machines virtuelles de la série NCv3 sont également pilotées par des processeurs Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell).

Important

Pour cette série de machines virtuelles, le quota de processeurs virtuels (cœurs) dans votre abonnement est initialement défini sur 0 dans chaque région. Demandez une augmentation du quota de processeurs virtuels pour cette série dans une région disponible. Ces références SKU ne sont pas disponibles pour évaluation ou les abonnements Azure Visual Studio. Votre niveau d’abonnement ne prend peut-être pas en charge la sélection ou le déploiement de ces références (SKU).

Voir la page complète de NCv3-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 6 à 24 processeurs virtuels Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell) [x86-64]
Mémoire 112 à 448 Gio
Stockage local 1 disque 736 à 2 948 Gio
IOPS (RR)
Mbits/s (RR)
Stockage à distance 12 – 32 disques 20 000 à 80 000 IOPS
200 – 800 Mo/s
Network (Réseau) 4 – 8 Cartes réseau Mbps
Accélérateurs 1 - 4 Nvidia Tesla V100 GPU (16GB)

NCasT4_v3-series

Les machines virtuelles de la série NCasT4_v3 sont alimentées par processeurs graphiques NVIDIA Tesla T4 et des processeurs AMD EPYC 7V12(Rome). Les machines virtuelles comportent jusqu’à 4 processeurs graphiques NVIDIA T4 avec 16 Go de mémoire chacun, jusqu’à 64 cœurs de processeur AMD EPYC 7V12 (Rome) non multithread (fréquence de base de 2,45 GHz, fréquence maximale de toutes les cœurs de 3,1 GHz et fréquence maximale de 3,3 GHz) et 440 Gio de mémoire système. Ces machines virtuelles sont parfaites pour le déploiement de services d’intelligence artificielle, tels que l’inférence en temps réel des demandes générées par l’utilisateur, ou pour les charges de travail graphiques et de visualisation interactives à l’aide du pilote de grille NVIDIA et de la technologie GPU virtuelle. Les charges de travail de calcul standard GPU basées sur CUDA, TensorRT, Caffe, ONNX et d’autres infrastructures, ou sur des applications graphiques à accélération GPU basées sur OpenGL et DirectX peuvent être déployées de manière économique, avec une proximité étroite pour les utilisateurs, sur la série NCasT4_v3.

Voir la page complète de NCasT4_v3-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 4 à 64 processeurs virtuels AMD EPYC 7V12 (Rome) [x86-64]
Mémoire 28 à 440 Gio
Stockage local 1 disque 176 à 2 816 Gio
IOPS (RR)
Mbits/s (RR)
Stockage à distance 8 à 32 disques IOPS
Mo/s
Network (Réseau) 2 – 8 cartes réseau 8 000 à 32 000 Mbits/s
Accélérateurs 1 – 4 GPUs Nvidia Tesla T4 GPU (16GB)

NC_A100_v4-series

La machine virtuelle de série NC A100 v4 est une nouveauté de la famille de processeurs graphiques Azure. Vous pouvez utiliser cette série pour des charges de travail réelles d’inférence par lots et d’entraînement Azure Applied AI. La gamme NC A100 v4 est optimisée par le GPU NVIDIA A100 PCIe et les processeurs AMD EPYC™ 7V13 (Milan) de troisième génération. Les machines virtuelles ont jusqu’à 4 GPU NVIDIA A100 PCIe avec 80 Go de mémoire chacun, jusqu’à 96 cœurs de processeur AMD EPYC Milan non-multithread et 880 Gio de mémoire système. Ces machines virtuelles sont idéales pour les charges de travail réelles Applied AI, par exemple :

Analyses et bases de données accélérées par GPU, inférences par lots avec pré- et post-traitement intensifs, formation de modèles d’autonomie, simulation de réservoirs de pétrole et de gaz, développement de Machine Learning (ML), services web de traitement de vidéo IA/ML

Voir la page complète de NC_A100_v4-series.

Élément Quantité
Compter des unités
Spécifications
ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
Processeur 24 à 96 processeurs virtuels AMD EPYC 7V13 (Milan) [x86-64]
Mémoire 220 à 880 Gio
Stockage local 1 disque temporaire
1 à 4 disques NVMe
Disques temporaires de 64 à 256 Gio
Disques NVMe de 960 Gio
Stockage à distance 8 à 32 disques 30 000 à 120 000 IOPS
1 000 à 4 000 Mbits/s
Network (Réseau) 2 – 8 cartes réseau 20 000 à 80 000 Mbits/s
Accélérateurs 1 – 4 GPUs GPU Nvidia PCIe A100 (80 Go)

Série de familles NC de la génération précédente

Pour connaître les tailles antérieures, 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.

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