DGXステーションは複数のユーザーとリモートアクセスをどのように処理しますか

###複数のユーザーの処理

-Multi-Instance GPU(MIG)：DGXステーションA100はMIGをサポートしています。これにより、最大28の個別のGPUデバイスを個々のユーザーまたはジョブに割り当てることができます。これは、複数のユーザーがシステムのパフォーマンスに影響を与えることなく、同じGPUを同時に共有できることを意味します。 MIGを使用すると、各GPUインスタンスが独自のメモリ、キャッシュ、およびストリーミングマルチプロセッサを持つことができ、効率的なリソース利用を確保できます[1] [2]。

- 並列ワークロード：システムは、トレーニング、推論、および分析ワークロードを並行して実行できます。これにより、複数のユーザーが異なるプロジェクトで同時に作業できるようになり、4つの相互接続されたNVIDIA A100 GPUの可能性を最大限に活用します[1] [4]。

- リソース共有：MIGは、学生やデータサイエンスチームのメンバーなど、複数のユーザー間のリソース共有を促進します。この機能は、複数の推論ジョブを評価したり、モデル探査のためにJupyterノートブックを使用したりするのに特に役立ちます[2]。

###リモートアクセスと管理

- リモート管理：DGXステーションA100は、堅牢なリモート管理機能を提供します。ユーザーは、詳細なシステムログ、センサーの測定値、パフォーマンス監視を提供するWebベースのインターフェイスを使用して、遠くからシステムを管理できます。これには、GPU、メモリDIMM、CPU、およびその他のコンポーネントの温度監視が含まれます[2]。

-IPMIおよびKVM：システムは、自動監視と管理のためにIPMI(インテリジェントプラットフォーム管理インターフェイス)をサポートしています。さらに、KVM(キーボード、ビデオ、マウス)機能を提供するため、ユーザーはシステムのディスプレイにリモートでアクセスし、物理的に存在するかのように管理できます。これには、リモートブートまたはシステムの再インストールのための仮想ストレージ機能が含まれます[2]。

- セキュアプロトコル：SSHのようなセキュアプロトコルを設定して、異なるマシンからDGXステーションへのリモートアクセスを可能にすることができます。これにより、ユーザーはどこからでもAIワークロードを柔軟に管理できます[5]。

-NVIDIAシステム管理インターフェイス：ユーザーは、使用率と温度値を含むGPUパフォーマンスを監視および管理するために、NVIDIAシステム管理インターフェイス(NVIDIA-SMI)コマンドラインツールを利用できます[5]。

全体として、DGXステーションA100は、複数のユーザーとリモートアクセスに強力なオフィスに優しいソリューションを提供し、企業オフィスから研究施設まで、さまざまな環境に適しています。

引用：
[1] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[2] https://www.robustthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-userguide.pdf
[4] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/dgx-family-print-dgx-station-a100-datasheet-us-partner.pdf
[5] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[8] https://www.serversimply.com/blog/how-to-connect-to-nvidia-dgx-cloud-advantages-configurations and-setup-guide