La technologie GPU multi-instance (MIG) du NVIDIA A100 offre des avantages significatifs dans plusieurs scénarios par rapport à des systèmes comme le DGX Spark, qui peut ne pas utiliser le MIG ou les capacités de partitionnement similaires. Voici quelques scénarios clés où MIG offre un avantage substantiel:
1. Utilisation et efficacité des ressources: MIG permet de partitionner un seul GPU A100 dans jusqu'à sept instances de GPU indépendantes, chacune avec ses propres ressources dédiées telles que la mémoire, le calcul et le cache. Cela permet à plusieurs charges de travail d'exécuter simultanément sur le même GPU sans interférence, de maximiser l'utilisation des ressources et d'assurer des performances cohérentes. En revanche, les systèmes sans MIG pourraient ne pas être en mesure d'atteindre des niveaux d'utilisation aussi élevés, conduisant à des ressources gaspillées lors de l'exécution de tâches plus petites ou moins exigeantes [2] [4].
2. Qualité de service garanti (QoS): MIG garantit que chaque instance reçoit un niveau de performance garanti, ce qui est crucial pour les applications nécessitant des temps d'exécution prévisibles et stables. Cela est particulièrement bénéfique dans les environnements où plusieurs utilisateurs ou tâches partagent les mêmes ressources GPU, car il empêche toute tâche de monopoliser le GPU et d'impact sur les performances d'autres tâches [2] [6].
3. Sécurité et isolement: MIG fournit une forte isolement entre les instances, ce qui est essentiel pour protéger les données sensibles et les charges de travail contre l'accès non autorisé. Cet isolement garantit que même si plusieurs utilisateurs ou applications fonctionnent sur le même GPU, leurs données restent sécurisées et séparées [8].
4. Flexibilité dans le déploiement: MIG prend en charge diverses options de déploiement, notamment en cours d'exécution des applications CUDA sur un métal nu, des conteneurs ou l'utilisation de Kubernetes pour une gestion évolutive. Cette flexibilité permet aux utilisateurs de gérer et d'allouer efficacement les ressources GPU entre différentes charges de travail et environnements, qui pourraient ne pas être aussi simples avec des systèmes dépourvus de MIG [4].
5. Évolutivité et prise en charge des utilisateurs: dans des systèmes comme le DGX A100, où tous les GPU sont compatibles MIG, jusqu'à 56 utilisateurs peuvent utiliser simultanément l'accélération des GPU indépendamment. Cela est particulièrement avantageux dans les environnements informatiques partagés où plusieurs utilisateurs ont besoin d'accès aux ressources GPU pour des tâches telles que la formation d'IA, l'inférence ou l'analyse de données [3] [4].
6. Inférence et petits modèles de travail: MIG est particulièrement bénéfique pour exécuter plusieurs travaux d'inférence avec de petits modèles à faible latence qui ne nécessitent pas la pleine capacité d'un GPU. En partageant le GPU dans des cas plus petits, ces tâches peuvent être exécutées efficacement sans gaspiller des ressources, ce qui est un défi commun dans les systèmes sans MIG [3] [4].
Dans l'ensemble, la technologie MIG de l'A100 offre des avantages importants en termes d'efficacité des ressources, de sécurité, de flexibilité et d'évolutivité par rapport aux systèmes qui n'utilisent pas de capacités de partitionnement similaires.
Citations:
[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/Maximising-gpu-Utilization-with-nvidias-multi-instance-gpu-mig-on-amazon-eks-running-more-pods-per-gpu-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+aare+the+Benefits+of+Using+Multi-instance+gpu+%28MIG%29++nvidia+aaa100+gpus+In+A+Cloud+environment%3f