次の方法で共有


パーティション分割を使用して GPU を管理する (プレビュー)

適用対象: Azure Local バージョン 23H2

この記事では、Azure Local 用の Arc 仮想マシン (VM) を使用して GPU-P を管理する方法について説明します。 Azure Arc で有効になっている AKS で GPU-P 管理を使用する方法については、「 コンピューティング集中型ワークロードに GPU を使用する」を参照してください。

GPU パーティション分割 (GPU-P) を使用すると、GPU を専用の小数部パーティションに分割することで、グラフィカル処理装置 (GPU) を複数のワークロードと共有できます。

重要

現在、この機能はプレビュー段階にあります。 ベータ版、プレビュー版、または一般提供としてまだリリースされていない Azure の機能に適用される法律条項については、「Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。

制限事項

GPU-P 機能を使用する場合は、次の制限事項を考慮してください。

  • 構成が同種でない場合、GPU パーティション分割はサポートされません。 サポートされない構成の例を次に示します。

    • 同じシステム内の異なるベンダーの GPU を混在させます。

    • 同じシステム内の同じベンダーの異なる製品ファミリの異なる GPU モデルを使用する。

  • ディスクリート デバイス割り当て (DDA) とパーティション分割可能 GPU (GPU-P) の両方として物理 GPU を割り当てることはできません。 DDA またはパーティション分割可能 GPU として割り当てることができますが、両方として割り当てることもできます。

  • VM に割り当てることができる GPU パーティションは 1 つだけです。

  • パーティションは VM に自動的に割り当てられます。 特定の VM の特定のパーティションを選択することはできません。

  • 現時点では、Azure Local での GPU パーティション分割では、VM のライブ マイグレーションはサポートされていません。 ただし、エラーが発生した場合、VM を自動的に再起動して GPU リソースを使用できる場所に配置できます。

  • Azure コマンド ライン インターフェイス (CLI) を使用して GPU をパーティション分割できます。 Azure CLI を使用して GPU パーティションを構成して割り当てることをお勧めします。 システム内のすべてのマシンで GPU に対して同種の構成が維持されるように手動で確認する必要があります。

前提条件

  • 要件 Azure Local 用のPREpare GPU に関するページを参照し、Azure Local VM と Arc VM を準備し、GPU が準備およびパーティション分割されていることを確認します。

Arc VM の作成時に GPU をアタッチする

Azure Local での Arc 仮想マシンの作成に関するページで説明されている手順に従い追加のハードウェア プロファイルの詳細を利用して、GPU を作成プロセスに追加します。 次の手順を実行します:

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

詳細については、 az stack-hci-vm create を参照してください。

Arc VM の作成後に GPU をアタッチする

GPU をアタッチするには、次の CLI コマンドを使用します。

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

次に示すように、コマンドでパーティション サイズを指定できます。 パーティション サイズは、Hyper-V のGet-VMHostPartitionableGpuで見つかったminPartitionVRAMと同じです。 また、上記の例に示すように、パーティション サイズを指定せずにコマンドを使用することもできます。

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

GPU パーティションをアタッチすると、出力に完全な VM の詳細が表示されます。 GPU がアタッチされたことを確認するには、ハードウェア プロファイルの virtualMachineGPUs セクションを確認します。 出力は次のようになります。

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

GPU attach コマンドの詳細については、 az stack-hci-vm gpu を参照してください。

GPU をデタッチする

GPU をデタッチするには、次の CLI コマンドを使用します。

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

GPU パーティションをデタッチすると、出力に完全な VM の詳細が表示されます。 ハードウェア プロファイルの virtualMachineGPUsを確認することで、GPU がデタッチされたことを確認できます。 出力は次のようになります。

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

GPU attach コマンドの詳細については、 az stack-hci-vm gpu を参照してください。

次のステップ