تقدم تقنية GPU (MIG) من NVIDIA A100 مزايا مهمة في العديد من السيناريوهات مقارنة بأنظمة مثل شرارة DGX ، والتي قد لا تستخدم MIG أو قدرات تقسيم مماثلة. فيما يلي بعض السيناريوهات الرئيسية حيث توفر MIG فائدة كبيرة:
1. استخدام الموارد وكفاءتها: يسمح MIG بتقسيم وحدة معالجة الرسومات A100 واحدة إلى ما يصل إلى سبعة مثيلات مستقلة من GPU ، ولكل منها مواردها المخصصة مثل الذاكرة والحساب وذاكرة التخزين المؤقت. يمكّن ذلك أعباء عمل متعددة من التشغيل في وقت واحد على GPU نفسها دون تدخل ، مما يزيد من استخدام الموارد وضمان أداء ثابت. على النقيض من ذلك ، قد لا تكون الأنظمة التي لا تتمكن من تحقيق هذه المستويات العالية من الاستخدام ، مما يؤدي إلى موارد ضائعة عند تشغيل مهام أصغر أو أقل تطلبًا [2] [4].
2. جودة الخدمة المضمونة (QOS): يضمن MIG أن كل مثيل يتلقى مستوى مضمونًا من الأداء ، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب أوقات تنفيذ يمكن التنبؤ بها ومستقرة. هذا مفيد بشكل خاص في البيئات التي يشارك فيها العديد من المستخدمين أو المهام نفس موارد GPU ، حيث يمنع أي مهمة واحدة من احتكار وحدة معالجة الرسومات والتأثير على أداء المهام الأخرى [2] [6].
3. الأمن والعزل: يوفر MIG عزلًا قويًا بين الحالات ، وهو أمر ضروري لحماية البيانات الحساسة وأعباء العمل من الوصول غير المصرح به. تضمن هذه العزلة أنه حتى إذا كان العديد من المستخدمين أو التطبيقات يعملون على نفس وحدة معالجة الرسومات ، فإن بياناتهم تظل آمنة ومنفصلة [8].
4. المرونة في النشر: تدعم MIG خيارات النشر المختلفة ، بما في ذلك تشغيل تطبيقات CUDA على الحاويات العارية ، أو باستخدام Kubernetes للإدارة القابلة للتطوير. تتيح هذه المرونة للمستخدمين إدارة موارد GPU وتخصيصها بكفاءة عبر أعباء وبيئات العمل المختلفة ، والتي قد لا تكون واضحة مع أنظمة تفتقر إلى MIG [4].
5. قابلية التوسع ودعم المستخدم: في أنظمة مثل DGX A100 ، حيث يتم تمكين جميع وحدات معالجة الرسومات ، يمكن لما يصل إلى 56 مستخدمًا الاستفادة في وقت واحد تسارع GPU بشكل مستقل. هذا مفيد بشكل خاص في بيئات الحوسبة المشتركة حيث يحتاج العديد من المستخدمين إلى الوصول إلى موارد GPU للمهام مثل تدريب الذكاء الاصطناعي ، أو الاستدلال ، أو تحليلات البيانات [3] [4].
6. الاستدلال وأعباء العمل النموذجية الصغيرة: MIG مفيدة بشكل خاص لتشغيل وظائف الاستدلال المتعددة مع نماذج صغيرة منخفضة الإنشاء لا تتطلب القدرة الكاملة ل GPU. من خلال تقسيم وحدة معالجة الرسومات إلى مثيلات أصغر ، يمكن تنفيذ هذه المهام بكفاءة دون إهدار الموارد ، وهو تحد شائع في الأنظمة بدون MIG [3] [4].
بشكل عام ، توفر تقنية MIG A100 مزايا كبيرة من حيث كفاءة الموارد والأمن والمرونة وقابلية التوسع مقارنة بالأنظمة التي لا تستخدم إمكانات تقسيم مماثلة.
الاستشهادات:
[1] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[2] https://docs.nvidia.com/dgx/dgxa100-user-guide/using-mig.html
[3] https://www.weka.io/wp-content/uploads/2023/04/weka-nvidia-dgx-a100-systems.pdf
[4] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[5] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[6] https://aws.amazon.com/blogs/containers/maximization-gpu-tipilization-with-nvidias--instance-gpu-mig-on-amazon-eks-running-pods-per-gpu-for-performance/
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28juillet2020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=WhatoT+The+BeneFits+oS+using+Multi-instance+GPU+٪28MIG٪29+NVIDIA+A100GPUS+IN+Acloud+environment٪3F