クラスター化された VM で GPU を使用する

適用先: Windows Server 2025 (プレビュー)

重要

Windows Server 2025 のクラスター化された VM を備えた GPU はプレビュー段階です。 この情報はプレリリース製品に関連するものであり、リリース前に大幅に変更される可能性があります。 ここに記載された情報について、Microsoft は明示か黙示かを問わずいかなる保証をするものでもありません。

適用対象: Azure Stack HCI バージョン 23H2 および 22H2

Note

Azure Stack HCI 23H2 で VM を作成および管理するために推奨される方法として、 Azure Arc コントロール プレーンを使用できます。 Azure Arc VM で使用できない機能が必要な場合のみ、以下で説明するメカニズムを使用して VM を管理します。

クラスターに GPU を含めると、クラスター化された VM で実行されているワークロードに GPU アクセラレーションを提供できます。 GPU アクセラレーションは、1 つ以上の物理 GPU を VM 割り当てることができる Discrete Device Assignment (DDA) または GPU パーティショニングによって提供できます。 クラスター化された VM では、GPU アクセラレーションと、フェールオーバーによる高可用性などのクラスタリング機能を利用できます。 仮想マシン (VM) のライブ マイグレーションは現在サポートされていませんが、障害が発生した場合は、VM を自動的に再起動して GPU リソースが使用可能な場所に配置できます。

この記事では、クラスター化された VM で GPU (グラフィックス処理装置) を使用し、Discrete Device Assignment によってワークロードに GPU アクセラレーションを提供する方法について説明します。 この記事では、クラスターの準備、クラスター VM への GPU の割り当て、Windows Admin Center と PowerShell を使用してその VM をフェールオーバーする方法について説明します。

前提条件

クラスター化された VM を備えた GPU の使用を開始する前に、考慮すべき要件と事項がいくつかあります。

  • Azure Stack HCI バージョン 22H2 以降を実行する Azure Stack HCI クラスターが必要です。
  • Windows Server 2025 以降を実行する Windows Server フェールオーバー クラスターが必要です。
  • クラスター内のすべてのサーバーに、同じメーカー、同じモデルの GPU をインストールする必要があります。

  • GPU 製造元の指示を確認し、それに従い、クラスター内の各サーバーに必要なドライバーとソフトウェアをインストールします。

  • ハードウェア ベンダーによっては、GPU ライセンス要件の構成も必要な場合があります。

  • Windows Admin Center がインストールされているマシンが必要です。 このマシンは、クラスター ノードの 1 つである場合があります。

Note

GPU をサポートする Azure Stack HCI ソリューションがシステムでサポートされている必要があります。 オプションを確認するには、Azure Stack HCI カタログを参照してください。

クラスターを準備する

前提条件が完了したら、クラスター化された VM を備えた GPU を使用するようにクラスターを準備できます。

クラスターを準備するには、VM への割り当てに使用できる GPU が含まれているリソース プールを作成する必要があります。 クラスターはこのプールを使用して、GPU リソース プールに割り当てられている起動または移動された VM の VM 配置を決定します。

Windows Admin Center を使用して、クラスター化された VM を備えた GPU を使用するようにクラスターを準備するには、次の手順に従います。

クラスターを準備し、GPU リソース プールに VM を割り当てるには、次のようにします。

  1. Windows Admin Center を起動し、 GPU 拡張機能が既にインストールされていることを確認します。

  2. 上部のドロップダウン メニューから [クラスター マネージャー] を選択し、クラスターに接続します。

  3. [設定] メニューで [拡張機能]>[GPU] を選択します。

  4. [ツール] メニューの [拡張機能] で、[GPU] を選択してツールを開きます。

    Windows Admin Center の GPU ツールのスクリーンショット。

  5. ツールのメイン ページで、[GPU プール] タブを選択し、[GPU プールの作成] を選択します。

    Windows Admin Center の [GPU プールの作成] ページのスクリーンショット。

  6. [新しい GPU プール] ページで、次の項目を指定し、[保存] を選択します。

    1. サーバー名
    2. GPU プール
    3. プールに追加する GPU

    サーバー、プール名、および GPU を指定する、Windows Admin Center の [新しい GPU プール] ページのスクリーンショット。

    プロセスが完了すると、新しい GPU プールの名前とホスト サーバーを示す成功プロンプトが表示されます。

GPU リソース プールへの VM の割り当て

これで、VM を GPU リソース プールに割り当てることができます。 クラスター化された GPU リソース プールに 1 つ以上の VM を割り当てたり、クラスター化された GPU リソース プールから VM を削除したりできます。

Windows Admin Center を使用して既存の VM を GPU リソース プールに割り当てるには、次の手順に従います。

Note

また、VM 内のアプリで、それらに割り当てられている GPU を利用できるように、VM 内に GPU 製造元からのドライバーをインストールする必要もあります。

  1. [GPU プールへの仮想マシンの割り当て] ページで、次を指定してから [割り当て] を選択します。

    1. サーバー名
    2. GPU プール
    3. GPU プールから GPU を割り当てる仮想マシン

    また、メモリ マップ I/O (MMIO) 空間の詳細設定値を定義して、単一の GPU のリソース要件を決定することもできます。

    GPU プールの GPU に VM を割り当てる、Windows Admin Center の [GPU プールへの VM の割り当て] ページのスクリーンショット。

    プロセスが完了すると、GPU リソース プールの GPU が VM に正常に割り当てられたことを示す確認プロンプトが表示され、VM は [割り当て済み VM] の下に表示されます。

    GPU が VM に割り当てられたことを示す成功プロンプトと、[割り当て済み VM] に表示されている VM のスクリーンショット。

GPU リソース プールから VM の割り当てを解除するには、次のようにします。

  1. [GPU プール] タブで、割り当てを解除する GPU を選択し、[VM の割り当て解除] を選択します。

  2. [GPU プールからの VM の割り当て解除] ページの [仮想マシン] リスト ボックスで、VM の名前を指定し、[割り当て解除] を選択します。

    割り当てを解除する VM を示す、[GPU プールからの VM の割り当て解除] ページのスクリーンショット。

    プロセスが完了すると、VM が GPU プールから割り当て解除されたことを示す成功プロンプトが表示され、[割り当てステータス] の下で GPU に [使用可能 (割り当てられていません)] と表示されます。

VM を起動すると、クラスターは、このクラスター全体のプールから利用可能な GPU リソースを持つサーバーに VM が配置されるようにします。 さらにクラスターによって、DDA を介して GPU が VM に割り当てられます。これにより、VM 内のワークロードから GPU にアクセスできるようになります。

割り当てられた GPU による VM のフェールオーバー

GPU ワークロードを使用可能な状態に維持するクラスターの機能をテストするには、VM が割り当てられた GPU で実行されているサーバーで、ドレイン操作を実行します。 サーバーをドレインするには、「フェールオーバー クラスターのメンテナンス手順」の手順に従います。 作成したプール内の別のサーバーに使用可能な GPU リソースが十分ある限り、クラスターはクラスター内の別のサーバー上で VM を再起動します。

GPU ワークロードを使用可能な状態に維持するクラスターの機能をテストするには、VM が割り当てられた GPU で実行されているサーバーで、ドレイン操作を実行します。 サーバーをドレインするには、「フェールオーバー クラスターのメンテナンス手順」の手順に従います。 作成したプール内の別のサーバーに使用可能な GPU リソースが十分ある限り、クラスターはクラスター内の別のサーバー上で VM を再起動します。

クラスター化された VM を備えた GPU の使用の詳細については、次を参照してください。

VM と GPU パーティション分割で GPU を使用する方法について詳しくは、次をご覧ください。