NVIDIA A100s Multi-Instance GPU (MIG) -teknologi giver betydelige fordele i flere scenarier sammenlignet med systemer som DGX Spark, som muligvis ikke bruger MIG eller lignende partitioneringsfunktioner. Her er nogle nøglescenarier, hvor MIG giver en betydelig fordel:
1. ressourceudnyttelse og effektivitet: MIG tillader, at en enkelt A100 GPU opdeles i op til syv uafhængige GPU -forekomster, hver med sine egne dedikerede ressourcer såsom hukommelse, beregning og cache. Dette gør det muligt for flere arbejdsmængder at køre samtidig på den samme GPU uden interferens, maksimere ressourceudnyttelsen og sikre ensartet ydelse. I modsætning hertil er systemer uden MIG muligvis ikke i stand til at opnå så høje udnyttelsesniveauer, hvilket fører til spildte ressourcer, når de kører mindre eller mindre krævende opgaver [2] [4].
2. Garanteret servicekvalitet (QoS): MIG sikrer, at hver forekomst får et garanteret præstationsniveau, hvilket er afgørende for applikationer, der kræver forudsigelige og stabile udførelsestider. Dette er især fordelagtigt i miljøer, hvor flere brugere eller opgaver deler de samme GPU -ressourcer, da det forhindrer, at enhver enkelt opgave monopoliserer GPU og påvirker andre opgavernes ydelse [2] [6].
3. Sikkerhed og isolering: MIG giver stærk isolering mellem tilfælde, hvilket er vigtigt for at beskytte følsomme data og arbejdsbelastninger mod uautoriseret adgang. Denne isolering sikrer, at selv hvis flere brugere eller applikationer kører på den samme GPU, forbliver deres data sikre og separate [8].
4. fleksibilitet i implementering: MIG understøtter forskellige implementeringsmuligheder, herunder kørsel af CUDA-applikationer på bare-metal, containere eller ved hjælp af Kubernetes til skalerbar styring. Denne fleksibilitet giver brugerne mulighed for effektivt at styre og allokere GPU -ressourcer på tværs af forskellige arbejdsbelastninger og miljøer, som måske ikke er så ligetil med systemer, der mangler MIG [4].
5. Skalerbarhed og brugersupport: I systemer som DGX A100, hvor alle GPU'er er MiG-aktiverede, kan op til 56 brugere samtidig bruge GPU-acceleration uafhængigt. Dette er især fordelagtigt i delte computermiljøer, hvor flere brugere har brug for adgang til GPU -ressourcer til opgaver som AI -træning, inferens eller dataanalyse [3] [4].
6. Inferens og Small Model Arbejdsbelastning: MIG er især fordelagtigt til at køre flere inferensjob med små, lav-latens modeller, der ikke kræver en GPU's fulde kapacitet. Ved at opdele GPU i mindre tilfælde kan disse opgaver udføres effektivt uden at spilde ressourcer, hvilket er en fælles udfordring i systemer uden MIG [3] [4].
Generelt giver A100's MIG -teknologi betydelige fordele med hensyn til ressourceeffektivitet, sikkerhed, fleksibilitet og skalerbarhed sammenlignet med systemer, der ikke bruger lignende opdelingsfunktioner.
Citater:
[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
)
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28juillet2020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=what+are+The+Benefits+of+Using+Multi-inStance+GPU+%28Mig%29+on+Nvidia+a100+GPUS+in+A+Cloud+Environment%3F