Teknologi GPU multi-instance (MIG) NVIDIA A100 menawarkan keunggulan yang signifikan dalam beberapa skenario dibandingkan dengan sistem seperti DGX Spark, yang mungkin tidak menggunakan MIG atau kemampuan partisi serupa. Berikut adalah beberapa skenario utama di mana MIG memberikan manfaat besar:
1. Pemanfaatan dan Efisiensi Sumber Daya: MIG memungkinkan GPU A100 tunggal untuk dipartisi hingga tujuh instance GPU independen, masing -masing dengan sumber daya khusus seperti memori, komputasi, dan cache. Ini memungkinkan banyak beban kerja untuk berjalan secara bersamaan pada GPU yang sama tanpa gangguan, memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan memastikan kinerja yang konsisten. Sebaliknya, sistem tanpa MIG mungkin tidak dapat mencapai tingkat pemanfaatan yang tinggi, yang mengarah ke sumber daya yang terbuang ketika menjalankan tugas yang lebih kecil atau kurang menuntut [2] [4].
2. Kualitas Layanan yang Dijamin (QoS): MIG memastikan bahwa setiap instance menerima tingkat kinerja yang dijamin, yang sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan waktu eksekusi yang dapat diprediksi dan stabil. Ini sangat bermanfaat di lingkungan di mana banyak pengguna atau tugas berbagi sumber daya GPU yang sama, karena mencegah tugas tunggal dari memonopoli GPU dan memengaruhi kinerja tugas lain [2] [6].
3. Keamanan dan Isolasi: MIG memberikan isolasi yang kuat antara contoh, yang sangat penting untuk melindungi data sensitif dan beban kerja dari akses yang tidak sah. Isolasi ini memastikan bahwa bahkan jika banyak pengguna atau aplikasi berjalan pada GPU yang sama, data mereka tetap aman dan terpisah [8].
4. Fleksibilitas dalam Penyebaran: MIG mendukung berbagai opsi penyebaran, termasuk menjalankan aplikasi CUDA pada logam telanjang, wadah, atau menggunakan Kubernetes untuk manajemen yang dapat diskalakan. Fleksibilitas ini memungkinkan pengguna untuk mengelola dan mengalokasikan sumber daya GPU secara efisien di berbagai beban kerja dan lingkungan, yang mungkin tidak semudah ini dengan sistem yang kekurangan MIG [4].
5. Skalabilitas dan Dukungan Pengguna: Dalam sistem seperti DGX A100, di mana semua GPU diaktifkan MIG, hingga 56 pengguna dapat secara bersamaan memanfaatkan akselerasi GPU secara mandiri. Ini sangat menguntungkan dalam lingkungan komputasi bersama di mana banyak pengguna memerlukan akses ke sumber daya GPU untuk tugas -tugas seperti pelatihan AI, inferensi, atau analisis data [3] [4].
6. Kesimpulan dan beban kerja model kecil: MIG sangat bermanfaat untuk menjalankan beberapa pekerjaan inferensi dengan model kecil, latensi rendah yang tidak memerlukan kapasitas penuh GPU. Dengan mempartisi GPU ke dalam contoh yang lebih kecil, tugas -tugas ini dapat dieksekusi secara efisien tanpa membuang -buang sumber daya, yang merupakan tantangan umum dalam sistem tanpa MIG [3] [4].
Secara keseluruhan, teknologi MIG A100 menawarkan keunggulan yang signifikan dalam hal efisiensi sumber daya, keamanan, fleksibilitas, dan skalabilitas dibandingkan dengan sistem yang tidak menggunakan kemampuan partisi yang sama.
Kutipan:
[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-sks-punning-more-pods-per-gpu-for-senhance-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+TheSbenefits+of+ing+multi-instance+gpu+%28mig%29+on+Nnvidia+ +Gpus+in++A+Cloud%2.2Vidia+F