Genel amaçlı bilgi işlem veya grafik hızlandırma senaryolarında, GPU hızlandırmalı bir örnek oluştururken GRID sürücüsü yükleyebilirsiniz. Alternatif olarak, örnek oluşturulduktan sonra Cloud Assistant kullanarak GRID sürücüsünü yükleyebilirsiniz. GPU hızlandırmalı bir örneğin en iyi bilgi işlem performansını ve grafik işlemeyi sunabilmesi için bir sürücüye ihtiyacı vardır. Bu konuda, GPU hızlandırmalı bir örnek oluştururken önceden yüklenmiş sürücülü bir görüntü seçerek GRID sürücüsünün nasıl otomatik olarak yükleneceği açıklanmaktadır.
Yordam
Topluluk görüntüleri arasında NVIDIA GRID sürücüsü önceden yüklenmiş ücretsiz görüntüler bulunur. NVIDIA GRID sürücüsünü otomatik olarak yüklemek için bu görüntülerden birinin ID değerini girerek kullanabilirsiniz.
Örnek oluşturma sayfasına gidin.
Custom Purchase sekmesini seçin.
-
Faturalama yöntemi, bölge, alan, örnek türü ve görüntü gibi ayarları yapılandırın.
Örnek türü ve görüntü dışındaki yapılandırma öğeleri hakkında bilgi için bkz. Yapılandırma öğeleri. Önceden yüklenmiş GRID sürücüsüne sahip bir görüntünün topluluk görüntüsü ID değeri, GPU hızlandırmalı örneğin bölgesine göre değişir. Ayrıntılar aşağıda verilmiştir.
NotÖrneğinizin bölgesi aşağıdaki tabloda listelenmemişse, o bölge için topluluk görüntüsü ID değerini edinmek üzere bir talep gönderin. GRID sürücü sürümü, GPU hızlandırmalı örneğinizin örnek türü ve bölgesiyle eşleşmelidir. Bu nedenle, talep gönderirken örnek türü, işletim sistemi ve bölge gibi örnek bilgilerinizi sağlamanız gerekir.
-
Linux için vGPU hızlandırmalı örnek
Bölge
Sürücü sürümü
Topluluk görüntüsü adı
Topluluk görüntüsü ID değeri
Japan (Tokyo)
GRID 13,5
Alibaba Cloud Linux 2.1903_SWL
m-6we7hvjs7vemf2xvty3j
Alibaba Cloud Linux 3.2104_SWL
m-6weh121p8sreq859zax9
CentOS7.9_SWL
m-6we0wqwvjv70mkn8z8pm
Ubuntu_18.04_SWL
m-6we76maddq2qygmuv76s
Ubuntu_20.04_SWL
m-6webzle7xko46u27vpju
Ubuntu_22.04_SWL
m-6we7hvjs7vemf0yupw4e
Singapore
GRID 13,5
Alibaba Cloud Linux 2.1903_SWL
m-t4nd0i3ti9337eqgcfse
Alibaba Cloud Linux 3.2104_SWL
m-t4n7rgku461dtoaq2wtw
CentOS7.9_SWL
m-t4n6rm3s7h1ayx9cn00n
Ubuntu_18.04_SWL
m-t4napvpzvi1xulgz978b
Ubuntu_20.04_SWL
m-t4nf5uqofn0vvqjracjy
Ubuntu_22.04_SWL
m-t4n8lkv4jzoqb0me4y6m
Germany (Frankfurt)
GRID 13,5
Alibaba Cloud Linux 2.1903_SWL
m-gw83ebuzccacxrkigs5v
Alibaba Cloud Linux 3.2104_SWL
m-gw8gfwq0t7x9xo5obu93
CentOS7.9_SWL
m-gw88gpj79i07fy5u0jt9
Ubuntu_18.04_SWL
m-gw8atq53lgzc899upqo2
Ubuntu_20.04_SWL
m-gw81u32f6i1vdzu4jxs9
Ubuntu_22.04_SWL
m-gw8a476uh6dcrejffgsw
China (Hong Kong)
GRID 13,5
Alibaba Cloud Linux 2.1903_SWL
m-j6ccnjmjogi1lk8n4ua3
Alibaba Cloud Linux 3.2104_SWL
m-j6ciceb38trw6mwpsr26
CentOS7.9_SWL
m-j6cbt3t0005gthviwqee
Ubuntu_18.04_SWL
m-j6c8ij3p9mx1nbmntart
Ubuntu_20.04_SWL
m-j6c8pg9a7gvobq25aa3r
Ubuntu_22.04_SWL
m-j6c8ij3p9mx1nbmntars
Indonesia (Jakarta)
GRID 13,5
Alibaba Cloud Linux 2.1903_SWL
m-k1a3dydsfrzfiefruut5
Alibaba Cloud Linux 3.2104_SWL
m-k1a2sm5kvgj44fvduo7w
CentOS7.9_SWL
m-k1a19u2ycqayqxfza8cz
Ubuntu_18.04_SWL
m-k1a19u2ycqayqxfza8cy
Ubuntu_20.04_SWL
m-k1a40e8fvu72lh25ikji
Ubuntu_22.04_SWL
m-k1a28a2igiikv1597jhy
Image bölümünde, Community Image sekmesini tıklayın ve edindiğiniz topluluk görüntüsü ID değerini girin.
Örneğin, Germany (Frankfurt) bölgesinde Ubuntu çalıştıran sgn7i-vws örneği (
ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge) için topluluk görüntüsü ID değeri yukarıdaki tabloda listelenmiştir. -
GPU hızlandırmalı bilgi işlem açısından optimize edilmiş veya vGPU hızlandırmalı Windows örneği
Bölge
Sürücü sürümü
Topluluk görüntüsü adı
Topluluk görüntüsü ID değeri
Japan (Tokyo)
GRID 13,5
windows_server_2019_SWL_13.5
m-6weazl3lpyj1ahn7gjge
windows_server_2022_SWL_13.5
m-6we3a1irnys18yuzq76j
GRID 15,2
windows_server_2019_SWL_15.2
m-6web9k0cruot3fspyh53
windows_server_2022_SWL_15.2
m-6wed2tia0dmbvm18rt3h
Singapore
GRID 13,5
windows_server_2019_SWL_13.5
m-t4n3w9p3ql1ywgabhz62
windows_server_2022_SWL_13.5
m-t4n6in4jq9an686rpgc8
GRID 15,2
windows_server_2019_SWL_15.2
m-t4ncmk1prn31xmvrqjbm
windows_server_2022_SWL_15.2
m-t4n57fn54e6zxnb7d5z5
Germany (Frankfurt)
GRID 13,5
windows_server_2019_SWL_13.5
m-gw8bh5qbxu0uw8yae51u
windows_server_2022_SWL_13.5
m-gw844y143c6an8h6hbsb
GRID 15,2
windows_server_2019_SWL_15.2
m-gw81tm68pk4bi98sjj5r
windows_server_2022_SWL_15.2
m-gw83ebuzccacxtjjku50
China (Hong Kong)
GRID 13,5
windows_server_2019_SWL_13.5
m-j6cd75kd3bf26gpplxy4
windows_server_2022_SWL_13.5
m-j6cgqrjxzn0tmckduj6o
GRID 15,2
windows_server_2019_SWL_15.2
m-j6ccwjdgry2qklgeulrp
windows_server_2022_SWL_15.2
m-j6cgjlxu873ht5tfqqu1
Indonesia (Jakarta)
GRID 13,5
windows_server_2019_SWL_13.5
m-k1a19u2ycqayqzf0eac4
windows_server_2022_SWL_13.5
m-k1afezw92fp5k869o06o
GRID 15,2
windows_server_2019_SWL_15.2
m-k1a43pskdpasb7kqljf0
windows_server_2022_SWL_15.2
m-k1a28a2igiikux76zfjp
Malaysia (Kuala Lumpur)
GRID 13,5
windows_server_2022_SWL_13.5
m-8psfc7xk2oy2yq41cnkn
Image bölümünde, Community Image sekmesini tıklayın ve edindiğiniz topluluk görüntüsü ID değerini girin. Örneğin, Germany (Frankfurt) bölgesinde Windows işletim sistemi çalışan sgn7i-vws örneği (
ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge) için topluluk görüntüsü ID değeri yukarıdaki tabloda listelenmiştir.
-
Ekran talimatlarını izleyerek ödemeyi tamamlayın.
İlgili Konular
Genel amaçlı bilgi işlem veya grafik hızlandırma senaryolarında, GPU hızlandırmalı bir örnek oluştururken GRID sürücüsü otomatik olarak yüklenmezse sürücüyü örnek oluşturulduktan sonra ayrı olarak yükleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için aşağıdaki konulara bakın: