De multi-instance GPU (MIG) -technologie van de NVIDIA A100 biedt aanzienlijke voordelen in verschillende scenario's in vergelijking met systemen zoals de DGX Spark, die mogelijk geen MIG of vergelijkbare partitiemogelijkheden gebruiken. Hier zijn enkele belangrijke scenario's waarbij MIG een aanzienlijk voordeel biedt:
1.. Resource -gebruik en efficiëntie: MIG stelt een enkele A100 GPU toe om te worden verdeeld in maximaal zeven onafhankelijke GPU -instanties, elk met zijn eigen speciale bronnen zoals geheugen, reken en cache. Hierdoor kunnen meerdere workloads tegelijkertijd op dezelfde GPU worden uitgevoerd zonder interferentie, het maximaliseren van het gebruik van middelen en het waarborgen van consistente prestaties. Systemen zonder MIG kunnen daarentegen niet in staat zijn om zo'n hoge niveaus van gebruik te bereiken, wat leidt tot verspilde middelen bij het uitvoeren van kleinere of minder veeleisende taken [2] [4].
2. Gegarandeerde kwaliteit van de services (QoS): Mig zorgt ervoor dat elk exemplaar een gegarandeerd prestatieniveau ontvangt, wat cruciaal is voor toepassingen die voorspelbare en stabiele uitvoeringstijden vereisen. Dit is met name gunstig in omgevingen waar meerdere gebruikers of taken dezelfde GPU -bronnen delen, omdat het voorkomt dat een enkele taak de GPU monopoliseert en de prestaties van andere taken beïnvloedt [2] [6].
3. Beveiliging en isolatie: MIG biedt een sterk isolement tussen instanties, wat essentieel is voor het beschermen van gevoelige gegevens en workloads tegen ongeautoriseerde toegang. Deze isolatie zorgt ervoor dat zelfs als meerdere gebruikers of applicaties op dezelfde GPU worden uitgevoerd, hun gegevens veilig en gescheiden blijven [8].
4. Flexibiliteit bij de implementatie: MIG ondersteunt verschillende implementatie-opties, waaronder het uitvoeren van CUDA-applicaties op kale metaal, containers of het gebruik van Kubernetes voor schaalbaar beheer. Deze flexibiliteit stelt gebruikers in staat om GPU -bronnen efficiënt te beheren en toe te wijzen in verschillende workloads en omgevingen, wat misschien niet zo eenvoudig is met systemen die MIG missen [4].
5. Schaalbaarheid en gebruikersondersteuning: in systemen zoals de DGX A100, waar alle GPU's MIG-ingeschakeld zijn, kunnen maximaal 56 gebruikers tegelijkertijd GPU-versnelling onafhankelijk gebruiken. Dit is met name voordelig in gedeelde computeromgevingen waar meerdere gebruikers toegang nodig hebben tot GPU -bronnen voor taken zoals AI -training, inferentie of data -analyse [3] [4].
6. Inferentie en kleine modelwerkloads: MIG is vooral gunstig voor het uitvoeren van meerdere inferentiebanen met kleine modellen met lage latentie die niet de volledige capaciteit van een GPU vereisen. Door de GPU in kleinere gevallen te verdelen, kunnen deze taken efficiënt worden uitgevoerd zonder middelen te verspillen, wat een veel voorkomende uitdaging is in systemen zonder MIG [3] [4].
Over het algemeen biedt de MIG -technologie van de A100 aanzienlijke voordelen op het gebied van resource -efficiëntie, beveiliging, flexibiliteit en schaalbaarheid in vergelijking met systemen die geen vergelijkbare partitioneringsmogelijkheden gebruiken.
Citaten:
[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-analyse-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[6] https://aws.amazon.com/blogs/containers/maximizing-gpu-utilization-with-nvidias-multi-Instance-gpu-mig-on-amazon-eks-more-pod-per-per-pu-for-enhanced-performance/
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_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+A100+gpus+in+cloud+ akkale ileenveironment%3F