Référence pour les runners de grande taille

Tailles des machines pour exécuteurs plus grands

Vous pouvez choisir parmi plusieurs spécifications pour exécuteurs plus grands.

Spécifications générales exécuteurs plus grands

UC	Mémoire (RAM)	Stockage (SSD)	Architecture	Système d’exploitation (OS)
5	14 Go	14 Go	arm64 (M2)	macOS
12	30 Go	14 Go	x64 (Intel)	macOS
2	8 Go	75 Go	x64, arm64	Ubuntu
4	16 Go	150 Go	x64, arm64	Ubuntu, Windows
8	32 Go	300 Go	x64, arm64	Ubuntu, Windows
16	64 Go	600 Go	x64, arm64	Ubuntu, Windows
32	128 Go	1200 Go	x64, arm64	Ubuntu, Windows
64	208 Go	2 040 Go	arm64	Ubuntu, Windows
64	256 Go	2 040 Go	x64	Ubuntu, Windows
96	384 Go	2 040 Go	x64	Ubuntu, Windows

Spécifications pour GPU exécuteurs plus grands

UC	GPU	Carte GPU	Mémoire (RAM)	Mémoire GPU (VRAM)	Stockage (SSD)	Système d’exploitation (OS)
4	1	Tesla T4	28 Go	16 Go	176 Go	Ubuntu, Windows

Images de l’exécuteur

Exécuteur de plus grande tailles’exécute sur des machines virtuelles et GitHub installe un disque dur virtuel (VHD) sur cette machine pendant le processus de création de la machine virtuelle. Vous pouvez choisir parmi différentes images de machine virtuelle à installer sur vos runners.

Images appartenant à GitHub : Ces images sont maintenues par GitHub et sont disponibles pour les exécuteurs Linux (x64 et arm64), Windows (x64 et arm64) et macOS (x64 et arm64). Pour plus d’informations sur ces images et la liste complète des outils inclus pour chaque système d’exploitation de runner, consultez le dépôt GitHub Actions Runner Images.

Partner Images : Les images partenaires ne sont pas gérées par GitHub et sont extraites du Place de marché Azure. Consultez ci-dessous les ressources disponibles pour obtenir plus d’informations et signaler des problèmes concernant les images des partenaires.

• Image de base de Windows 11 Desktop.
• VMI optimisé pour GPU NVIDIA
• Data Science Virtual Machine – Windows 2019.

macOS exécuteurs plus grands et étiquettes disponibles

Les machines suivantes sont disponibles pour macOS exécuteurs plus grands. Lorsque vous créez un macOS exécuteur plus grand, le nom de l’exécuteur est également disponible en tant qu’étiquette de flux de travail que vous pouvez utiliser avec runs-on.

Taille de l’exécuteur	Architecture	Processeur (CPU)	Mémoire (RAM)	Stockage (SSD)	Étiquette de flux de travail
grand	Intel	12	30 Go	14 Go
macos-latest-large, macos-14-large, macos-15-large (dernière), macos-26-large
XLarge	arm64 (M2)	5 (+ 8 accélération matérielle GPU)	14 Go	14 Go
macos-latest-xlarge, macos-14-xlargemacos-15-xlarge (dernière), macos-26-xlarge

Limitations pour macOS exécuteurs plus grands

• Toutes les actions fournies par GitHub sont compatibles avec les exécuteurs hébergés par GitHub arm64. Toutefois, les actions de communauté peuvent ne pas être compatibles avec arm64 et doivent peut-être installées manuellement au moment du runtime.
• La virtualisation imbriquée n’est pas prise en charge en raison de la limitation du Framework de virtualisation d’Apple.
• Les fonctionnalités de mise en réseau telles que la mise en réseau privée Azure et l’affectation d’adresses IP statiques ne sont actuellement pas disponibles pour les exécuteurs macOS de plus grande taille.
• Les exécuteurs macOS arm64 ne disposent pas d’un UUID/UDID statique qui leur est attribué, car Apple ne prend pas en charge cette fonctionnalité. Toutefois, les exécuteurs Intel MacOS se voient attribuer un UDID statique, en particulier 4203018E-580F-C1B5-9525-B745CECA79EB. Si vous générez et signez sur le même hôte que celui sur lequel vous envisagez de tester la build, vous pouvez vous connecter avec un profil d’approvisionnement de développement. Si vous avez besoin d’un UDID statique, vous pouvez utiliser des exécuteurs Intel et ajouter leur UDID à votre compte de développeur Apple.

Résolution des problèmes exécuteurs plus grands

Si vous remarquez que les travaux qui ciblent vos exécuteur plus grands sont retardés ou ne sont pas en cours d’exécution, plusieurs facteurs peuvent être à l’origine de ce problème.

• Paramètres de concurrence : vous avez peut-être atteint votre limite maximale de concurrence. Si vous voulez permettre l’exécution en parallèle de plus de travaux, vous pouvez mettre à jour vos paramètres de mise à l’échelle automatique sur un nombre plus élevé. Consultez « Gestion des exécuteurs de plus grande taille ».
• Autorisations du référentiel : Vérifiez que vous disposez des autorisations de référentiel appropriées activées pour vos exécuteur plus grands. Par défaut, les exécuteurs d’entreprise ne sont pas disponibles au niveau du dépôt et doivent être activés manuellement par un administrateur d’organisation. Consultez « Gestion des exécuteurs de plus grande taille ».
• Informations de facturation : Vous devez disposer d’une carte de crédit valide dans le dossier pour pouvoir utiliser exécuteur plus grands. Après avoir ajouté une carte bancaire à votre compte, l’activation de vos exécuteur plus grands peut prendre jusqu’à 10 minutes. Consultez « Gestion de vos informations de paiement et de facturation ».
• Limite de dépense : Votre GitHub Actions limite de dépense doit être définie sur une valeur supérieure à zéro. Consultez « Configurer des budgets pour contrôler les dépenses liées aux produits facturés à l’usage ».
• **Stratégie d’utilisation équitable :**GitHub a une stratégie d’utilisation équitable qui commence à limiter les travaux en fonction de plusieurs facteurs, tels que le nombre de travaux que vous exécutez ou le nombre de travaux en cours d’exécution dans l’intégralité de GitHub Actions.
• File d’attente de travaux pour attribuer le temps : La file d’attente de travaux pour attribuer du temps fait référence à l’heure entre une demande de travail et GitHub l’affectation d’une machine virtuelle pour exécuter le travail. Les exécuteurs hébergés standard GitHubutilisant des étiquettes de flux de travail YAML prescrites (par exemple ubuntu-latest) sont toujours dans un état « chaud ». Avec des exécuteurs de plus grande taille, une machine virtuelle préchauffée peut ne pas être prête à traiter une tâche dès la première demande, car les pools pour ces machines sont plus petits. Par conséquent, GitHub peut nécessiter la création d’une nouvelle machine virtuelle, ce qui allonge le temps d’attente avant attribution. Une fois qu’un exécuteur est utilisé, les machines virtuelles sont prêtes pour les exécutions de flux de travail suivantes dans les 5 minutes. Si elles ne sont pas réutilisées dans ce délai, un sous-ensemble de ces machines reste actif, ce qui réduit la file d’attente pour l’attribution de temps aux futures exécutions de flux de travail pendant les 24 heures suivantes. Plus le volume de tâches que vous exécutez est élevé, plus de machines virtuelles restent dans le pool préchauffé.

Mise en réseau pour exécuteurs plus grands

Par défaut, exécuteurs plus grands recevez une adresse IP dynamique qui change pour chaque exécution du travail. Les clients peuvent, s’ils le souhaitent, configurer leur GitHub Enterprise Cloud pour recevoir des adresses IP statiques à partir de la plage d’adresses IP de exécuteurs plus grands. Pour plus d’informations, consultez « À propos des adresses IP de GitHub ».

Lorsqu’elle est activée, les instances de exécuteur plus grand recevront des adresses IP provenant de plages spécifiques propres à l’exécuteur, ce qui vous permettra d’utiliser ces plages pour configurer une liste d’autorisation du pare-feu. Vous pouvez utiliser jusqu’à 10 exécuteurs plus grands avec des plages d’adresses IP statiques au total dans l’ensemble de vos exécuteurs plus grands. Pour plus d’informations, consultez « Gestion des exécuteurs de plus grande taille ».

Si vous voulez utiliser plus de 10 exécuteurs plus grands avec des plages d’adresses IP statiques, veuillez contacter nous via le portail de support GitHub.