どのシナリオでA100のマルチインスタンスGPU(MIG)テクノロジーがDGX Sparkよりも大きな利点を提供しますか

1。リソースの利用と効率：MIGを使用すると、単一のA100 GPUを最大7つの独立したGPUインスタンスに分割できます。これにより、複数のワークロードが干渉なしに同じGPUで同時に実行され、リソースの使用率を最大化し、一貫したパフォーマンスを確保できます。対照的に、MIGのないシステムは、このような高レベルの使用率を達成できず、より少ないまたは要求の少ないタスクを実行するときに無駄なリソースにつながる可能性があります[2] [4]。

2。保証されたサービス品質(QOS)：MIGは、各インスタンスが保証されたレベルのパフォーマンスを受信することを保証します。これは、予測可能で安定した実行時間を必要とするアプリケーションにとって重要です。これは、複数のユーザーまたはタスクが同じGPUリソ​​ースを共有する環境で特に有益です。これは、単一のタスクがGPUを独占し、他のタスクのパフォーマンスに影響を与えることを防ぎます[2] [6]。

3。セキュリティと分離：MIGは、不正アクセスから機密データとワークロードを保護するために不可欠なインスタンス間で強力な分離を提供します。この分離により、複数のユーザーまたはアプリケーションが同じGPUで実行されている場合でも、データは安全で分離されたままであることが保証されます[8]。

4。展開の柔軟性：MIGは、裸の金属、コンテナ、またはスケーラブルな管理のためにKubernetesの使用など、さまざまな展開オプションをサポートしています。この柔軟性により、ユーザーはさまざまなワークロードや環境でGPUリソ​​ースを効率的に管理および割り当てることができます。これは、MIGを欠くシステムではそれほど簡単ではない可能性があります[4]。

5.スケーラビリティとユーザーサポート：すべてのGPUがMIG対応であるDGX A100のようなシステムでは、最大56人のユーザーが同時にGPU加速度を個別に利用できます。これは、複数のユーザーがAIトレーニング、推論、データ分析などのタスクのGPUリソ​​ースにアクセスする必要がある共有コンピューティング環境で特に有利です[3] [4]。

6.推論と小規模なモデルワークロード：MIGは、GPUのフル容量を必要としない小規模で低い遅延モデルで複数の推論ジョブを実行するのに特に有益です。 GPUを小さなインスタンスに分割することにより、これらのタスクはリソースを無駄にすることなく効率的に実行できます。これは、MIG [3] [4]のないシステムで一般的な課題です。

全体として、A100のMIGテクノロジーは、同様のパーティション化機能を利用していないシステムと比較して、リソースの効率、セキュリティ、柔軟性、およびスケーラビリティに関して大きな利点を提供します。

引用：
[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-multi-instance-gpu-mig-on-amazon-o- eks-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+ arreadrea+the+ benefits++of+fusing+multi+gpu+ %28mig%29+