Technologie GPU (MIG) NVIDIA A100 nabízí v několika scénářích významné výhody ve srovnání se systémy, jako je DGX Spark, které nemusí využívat MIG nebo podobné oddílové schopnosti. Zde je několik klíčových scénářů, kde MIG poskytuje podstatnou výhodu:
1. Využití a účinnost zdrojů: MIG umožňuje rozdělit se na jeden A100 GPU až do sedmi nezávislých instancí GPU, z nichž každá má vlastní vyhrazené zdroje, jako je paměť, výpočet a mezipaměť. To umožňuje několik pracovních zátěží běžet současně na stejném GPU bez rušení, maximalizovat využití zdrojů a zajistit konzistentní výkon. Naproti tomu systémy bez MIG nemusí být schopny dosáhnout tak vysoké úrovně využití, což by vedlo k plýtvorným zdrojům při spuštění menších nebo méně náročných úkolů [2] [4].
2. Zaručená kvalita služeb (QoS): MIG zajišťuje, že každá instance obdrží zaručenou úroveň výkonu, která je zásadní pro aplikace vyžadující předvídatelné a stabilní doby provádění. To je obzvláště výhodné v prostředích, kde více uživatelů nebo úkolů sdílí stejné zdroje GPU, protože zabraňuje jakémukoli jedinému úkolu monopolizovat GPU a ovlivňovat výkon jiných úkolů [2] [6].
3. Zabezpečení a izolace: MIG poskytuje silnou izolaci mezi instancemi, která je nezbytná pro ochranu citlivých dat a pracovní zátěže před neoprávněným přístupem. Tato izolace zajišťuje, že i když běží více uživatelů nebo aplikací na stejném GPU, jejich data zůstávají bezpečná a oddělená [8].
4. Flexibilita při nasazení: MIG podporuje různé možnosti nasazení, včetně spuštění aplikací CUDA na holé kovové, kontejnerech nebo používání Kubernetes pro škálovatelné řízení. Tato flexibilita umožňuje uživatelům efektivně spravovat a přidělit zdroje GPU v různých pracovních zátěžích a prostředích, což nemusí být tak jednoduché se systémy postrádajícími MIG [4].
5. Škálovatelnost a podpora uživatele: V systémech, jako je DGX A100, kde jsou všechny GPU podporovány MIG, může až 56 uživatelů současně využívat zrychlení GPU samostatně. To je obzvláště výhodné ve sdílených výpočetních prostředích, kde více uživatelů potřebuje přístup k zdrojům GPU pro úkoly, jako je školení AI, inference nebo analýzu dat [3] [4].
6. Inference a pracovní zátěž s malým modelem: MIG je obzvláště prospěšný pro provoz více inferenčních úloh s malými modely s nízkou latencí, které nevyžadují plnou kapacitu GPU. Rozdělením GPU do menších instancí lze tyto úkoly provádět efektivně bez plýtvání zdroji, což je běžnou výzvou v systémech bez MIG [3] [4].
Celkově technologie MIG A100 nabízí významné výhody, pokud jde o efektivitu zdrojů, zabezpečení, flexibilitu a škálovatelnost ve srovnání se systémy, které nevyužívají podobné oddílové schopnosti.
Citace:
[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/datasheets/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/maximizing-gpu-utilization-with-nvidias-nulti-instance-g-mig-on-amazon-eks-more-pods-no-no- enhanced-performance/
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/telieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28Juillet2020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+the+Benefits+of+using+Multi-instance+gpu+%28mig%29+On+nvidia+a100GPUS+A+Cloud+Nenironment%3F