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适合 Azure Stack Edge Pro 的 VM 大小和类型
适用于：
Azure Stack Edge Pro - GPUAzure Stack Edge Pro 2Azure Stack Edge Pro RAzure Stack Edge Mini R
本文介绍在 Azure Stack Edge Pro 设备上运行的虚拟机的可用大小。 在 Azure Stack Edge Pro 设备上部署虚拟机之前，请查看本文。
支持的 VM 大小
VM 大小决定 VM 可用计算资源（如 CPU、GPU 和内存）的数量。 创建的虚拟机大小应适合工作负载。 即使所有计算机都将在同一硬件上运行，计算机大小对磁盘访问也有不同的限制。 这可以帮助你管理 VM 上的总体磁盘访问。 如果工作负载增加，也可重设现有虚拟机的大小。
支持在 Azure Stack Edge 设备上创建以下 VM。
Dv2 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_D1_v2 | 1 | 3.5 | 50 | 1000 | 3000 | 500 | 4 | 2 | 否 |
| Standard_D2_v2 | 2 | 7 | 100 | 1000 | 6000 | 500 | 8 | 4 | 否 |
| Standard_D3_v2 | 4 | 14 | 200 | 1000 | 12000 | 500 | 16 | 4 | 否 |
| Standard_D4_v2 | 8 | 28 | 400 | 1000 | 24000 | 500 | 32 | 8 | 否 |
| Standard_D5_v2 | 16 | 56 | 800 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 8 | 否 |
| Standard_D11_v2 | 2 | 14 | 100 | 1000 | 6000 | 500 | 8 | 2 | 否 |
| Standard_D12_v2 | 4 | 28 | 200 | 1000 | 12000 | 500 | 16 | 4 | 否 |
| Standard_D13_v2 | 8 | 56 | 400 | 1000 | 24000 | 500 | 32 | 8 | 否 |
DSv2 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_DS1_v2 | 1 | 3.5 | 7 | 2000 | 4000 | 2300 | 4 | 2 | 是 |
| Standard_DS2_v2 | 2 | 7 | 14 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 2 | 是 |
| Standard_DS3_v2 | 4 | 14 | 28 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_DS4_v2 | 8 | 28 | 56 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 8 | 是 |
| Standard_DS5_v2 | 16 | 56 | 112 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_DS11_v2 | 2 | 14 | 28 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 2 | 是 |
| Standard_DS12_v2 | 4 | 28 | 56 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_DS13_v2 | 8 | 56 | 112 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 8 | 是 |
有关详细信息，请参阅 Dv2 和 DSv2 系列。
N 系列 GPU 优化
设备上的 GPU VM 支持这些大小，并已针对计算密集型 GPU 加速应用程序（例如，推理工作负载）进行了优化。 部署的 GPU VM 应与 Azure Stack Edge 设备上的 GPU 类型匹配。
NVIDIA Tesla T4 GPU
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | GPU | GPU 内存 (GiB) | 最大 NIC 数 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4as_T4_v3 | 4 | 28 | 176 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_NC8as_T4_v3 | 8 | 56 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC16as_T4_v3 | 16 | 110 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC16as_T4_v1 | 16 | 32 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_T4_v3 | 32 | 96 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_T4_v1 | 32 | 224 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_2T4_v1 | 32 | 224 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 2 | 32 | 8 | 是 |
有关详细信息，请参阅 NCasT4_v3 系列。
NVIDIA A2 Tensor Core GPU
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | GPU | GPU 内存 (GiB) | 最大 NIC 数 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4as_A2 | 4 | 28 | 176 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_NC8as_A2 | 8 | 56 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC16as_A2 | 16 | 110 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC16as_A2_v1 | 16 | 32 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_A2 | 32 | 96 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_A2_v1 | 32 | 224 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 1 | 16 | 8 | 是 |
| Standard_NC32as_2A2_v1 | 32 | 224 | 352 | 2000 | 48000 | 2300 | 2 | 32 | 8 | 是 |
F 系列
这些系列已针对计算工作负载进行了优化，并在 Intel Xeon 处理器上运行。
| 大小 | vCPU | 内存：GiB | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_F1 | 1 | 2 | 16 | 1000 | 3000 | 500 | 4 | 2 | 是 |
| Standard_F2 | 2 | 4 | 32 | 1000 | 6000 | 500 | 8 | 4 | 是 |
| Standard_F4 | 4 | 8 | 64 | 1000 | 12000 | 500 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_F8 | 8 | 16 | 128 | 1000 | 24000 | 500 | 32 | 8 | 是 |
| Standard_F12 | 12 | 24 | 256 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_F16 | 16 | 32 | 256 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_F1s | 1 | 2 | 4 | 2000 | 4000 | 2300 | 4 | 2 | 是 |
| Standard_F2s | 2 | 4 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 4 | 是 |
| Standard_F4s | 4 | 8 | 16 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 4 | 是 |
| Standard_F8s | 8 | 16 | 32 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 8 | 是 |
| Standard_F16s | 16 | 32 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_F4s_v1 | 4 | 4 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 4 | 是 |
| Standard_F4s_v3 | 4 | 5 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 4 | 是 |
| Standard_F32s | 32 | 48 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_F32s_v1 | 32 | 96 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 8 | 是 |
| Standard_F32s_v3 | 32 | 224 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 8 | 是 |
有关详细信息，请参阅 Fsv2 系列。
高性能网络 VM
高性能网络 (HPN) 虚拟机转为这样的工作负载定制：它们使用高速网络接口，需要快速、不间断的性能。 由于逻辑核心配对的性质，支持的 VM 大小具有的 vCpu 数为 2 的倍数。
HPN DSv2 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数1 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_DS2_v2_HPN | 2 | 7 | 14 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 是 |
| Standard_DS3_v2_HPN | 4 | 14 | 28 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 是 |
| Standard_DS4_v2_HPN | 8 | 28 | 56 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 是 |
1Windows Server 2016 Datacenter VHD 对所有 HPN VM 大小应用的限制为 8 个 NIC。
HPN F 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数1 | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_F2s_HPN | 2 | 4 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 是 |
| Standard_F4s_HPN | 4 | 8 | 16 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 是 |
| Standard_F8s_HPN | 8 | 16 | 32 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 是 |
| Standard_F12s_HPN | 12 | 24 | 48 | 2000 | 48000 | 2300 | 64 | 14 | 是 |
| Standard_F16s_HPN | 16 | 32 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 14 | 是 |
| Standard_F12_HPN | 12 | 24 | 64 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 14 | 是 |
1Windows Server 2016 Datacenter VHD 对所有 HPN VM 大小应用的限制为 8 个 NIC。
HPN 和 NVIDIA Tesla T4 GPU 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数1 | GPU | GPU 内存 (GiB) | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_DS2_v2_HPN_T4_v3 | 2 | 7 | 14 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_DS3_v2_HPN_T4_v3 | 4 | 14 | 28 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_DS4_v2_HPN_T4_v3 | 8 | 28 | 56 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F2s_HPN_T4_v3 | 2 | 4 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F4s_HPN_T4_v3 | 4 | 8 | 16 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F8s_HPN_T4_v3 | 8 | 16 | 32 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F12s_HPN_T4_v3 | 12 | 24 | 48 | 2000 | 48000 | 2300 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F16s_HPN_T4_v3 | 16 | 32 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F12_HPN_T4_v3 | 12 | 24 | 64 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
1Windows Server 2016 Datacenter VHD 对所有 HPN VM 大小应用的限制为 8 个 NIC。
HPN 和 NVIDIA Tesla A2 Tensor Core GPU 系列
| 大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 临时存储 (GiB) | 最大 OS 磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大临时存储吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘吞吐量 (IOPS) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数1 | GPU | GPU 内存 (GiB) | 高级存储 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_DS2_v2_HPN_A2 | 2 | 7 | 14 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_DS3_v2_HPN_A2 | 4 | 14 | 28 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_DS4_v2_HPN_A2 | 8 | 28 | 56 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F2s_HPN_A2 | 2 | 4 | 8 | 2000 | 8000 | 2300 | 8 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F4s_HPN_A2 | 4 | 8 | 16 | 2000 | 16000 | 2300 | 16 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F8s_HPN_A2 | 8 | 16 | 32 | 2000 | 32000 | 2300 | 32 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F12s_HPN_A2 | 12 | 24 | 48 | 2000 | 48000 | 2300 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F16s_HPN_A2 | 16 | 32 | 64 | 2000 | 64000 | 2300 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
| Standard_F12_HPN_A2 | 12 | 64 | 64 | 1000 | 48000 | 500 | 64 | 14 | 1 | 16 | 是 |
1Windows Server 2016 Datacenter VHD 对所有 HPN VM 大小应用的限制为 8 个 NIC。
不受支持的 VM 操作和 cmdlet
不支持规模集、可用性集和快照。