Technologia GPU wielokrotności GPU (MIG) NVIDIA A100 oferuje znaczące zalety w kilku scenariuszach w porównaniu z systemami takimi jak DGX Spark, które mogą nie wykorzystywać MIG ani podobnych możliwości partycjonowania. Oto kilka kluczowych scenariuszy, w których MIG zapewnia znaczną korzyść:
1. Wykorzystanie i wydajność zasobów: MIG umożliwia podział pojedynczego procesora graficznego A100 na maksymalnie siedem niezależnych instancji GPU, każde z własnymi zasobami dedykowanymi, takimi jak pamięć, obliczenia i pamięć podręczna. Umożliwia to jednocześnie działanie wielu obciążeń na tym samym GPU bez zakłóceń, maksymalizację wykorzystania zasobów i zapewnienie spójnej wydajności. Natomiast systemy bez MIG mogą nie być w stanie osiągnąć tak wysokiego poziomu wykorzystania, co prowadzi do zmarnowanych zasobów podczas wykonywania mniejszych lub mniej wymagających zadań [2] [4].
2. Gwarantowana jakość usług (QoS): MIG zapewnia, że każda instancja otrzymuje gwarantowany poziom wydajności, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających przewidywalnych i stabilnych czasów wykonywania. Jest to szczególnie korzystne w środowiskach, w których wielu użytkowników lub zadań ma te same zasoby GPU, ponieważ zapobiega monopolizacji grafiki GPU i wpływu na wydajność innych zadań [2] [6].
3. Bezpieczeństwo i izolacja: MIG zapewnia silną izolację między instancjami, co jest niezbędne do ochrony poufnych danych i obciążeń przed nieautoryzowanym dostępem. Ta izolacja zapewnia, że nawet jeśli wielu użytkowników lub aplikacji działa na tym samym procesorze graficznym, ich dane pozostają bezpieczne i oddzielone [8].
4. Elastyczność wdrażania: MIG obsługuje różne opcje wdrażania, w tym uruchamianie aplikacji CUDA na gołym metal, kontenerach lub za pomocą Kubernetes do skalowalnego zarządzania. Ta elastyczność pozwala użytkownikom skutecznie zarządzać zasobami GPU i alokować zasoby GPU w różnych obciążeniach i środowiskach, co może nie być tak proste z systemami pozbawionymi MIG [4].
5. Skalowalność i obsługa użytkownika: w systemach takich jak DGX A100, w których wszystkie GPU są obsługujące Mig, do 56 użytkowników może jednocześnie korzystać z przyspieszenia GPU niezależnie. Jest to szczególnie korzystne w wspólnych środowiskach obliczeniowych, w których wielu użytkowników potrzebuje dostępu do zasobów GPU do zadań takich jak szkolenie AI, wnioskowanie lub analizy danych [3] [4].
6. Wnioski i małe obciążenia modelowe: MIG jest szczególnie korzystny dla uruchamiania wielu zadań dotyczących wnioskowania z małymi modelem o niskim opóźnieniu, które nie wymagają pełnej pojemności GPU. Podział GPU na mniejsze instancje, zadania te można wykonać skutecznie bez marnowania zasobów, co jest powszechnym wyzwaniem w systemach bez MIG [3] [4].
Ogólnie rzecz biorąc, technologia MIG A100 oferuje znaczące zalety pod względem wydajności zasobów, bezpieczeństwa, elastyczności i skalowalności w porównaniu z systemami, które nie wykorzystują podobnych możliwości partycjonowania.
Cytaty:
[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-eks-ring-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=whatse+the+Benefits+Of+Using+Multi-instance+gpu+%28mig%29+on+nvidia+A100+Gpus+InA+Cloud+enVironment%3F