NVIDIA DGX -stasjonen A100 er designet for å håndtere flere brukere effektivt og ekstern tilgang, noe som gjør det til en ideell løsning for datavitenskapsteam og organisasjoner som krever sentraliserte AI -ressurser. Slik administrerer det disse mulighetene:
Håndtering av flere brukere
- Multi-Instance GPU (MIG): DGX-stasjonen A100 støtter MIG, som gjør at opptil 28 separate GPU-enheter kan tildeles enkeltbrukere eller jobber. Dette betyr at flere brukere kan dele den samme GPU samtidig uten å påvirke systemytelsen. MIG gjør det mulig for hver GPU -forekomst å ha sitt eget minne, hurtigbuffer og streaming multiprosessor, og sikrer effektiv ressursutnyttelse [1] [2].
- Parallelle arbeidsmengder: Systemet er i stand til å løpe trening, inferens og analyser arbeidsmengder parallelt. Dette gjør at flere brukere kan jobbe med forskjellige prosjekter samtidig, og utnytte det fulle potensialet til de fire sammenkoblede Nvidia A100 GPUer [1] [4].
- Ressursdeling: MIG letter ressursdeling blant flere brukere, for eksempel studenter eller medlemmer av Data Science Teams. Denne funksjonen er spesielt nyttig for å evaluere flere inferensjobber eller bruke Jupyter notatbøker for modellutforskning [2].
Remote Access and Management
- Remote Management: DGX Station A100 tilbyr robuste ekstern styringsfunksjoner. Brukere kan administrere systemet på avstand ved hjelp av et nettbasert grensesnitt som gir detaljerte systemlogger, sensoravlesninger og ytelsesovervåking. Dette inkluderer temperaturovervåking av GPU -er, minnedimmer, CPU og andre komponenter [2].
- IPMI og KVM: Systemet støtter IPMI (Intelligent Platform Management Interface) for automatisert overvåking og styring. I tillegg tilbyr den KVM (tastatur, video, mus) funksjonalitet, slik at brukerne eksternt får tilgang til systemets skjerm og administrerer det som om de var fysisk til stede. Dette inkluderer virtuelle lagringsfunksjoner for ekstern oppstart eller installering av systemet på nytt [2].
- Sikre protokoller: Sikre protokoller som SSH kan settes opp for å muliggjøre ekstern tilgang til DGX -stasjonen fra forskjellige maskiner. Dette lar brukerne administrere AI -arbeidsmengdene sine fleksibelt hvor som helst [5].
-NVIDIA System Management Interface: Brukere kan bruke NVIDIA System Management Interface (NVIDIA-SMI) kommandolinjeverktøy for å overvåke og administrere GPU-ytelse, inkludert bruksprosent og temperaturverdier [5].
Totalt sett gir DGX-stasjonen A100 en kraftig, kontorvennlig løsning for flere brukere og ekstern tilgang, noe som gjør den egnet for en rekke miljøer, fra bedriftskontorer til forskningsfasiliteter.
Sitasjoner:
[1] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[2] https://www.robustpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-arkitektur-hvit-paper_published.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-bruker-guide.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-unleashesh-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.serverimply.com/blog/how-to-connect-to-nvidia-dgx-cloud-advantages-configuration-andup-guide