NVIDIA A100 daudzinstanču GPU (MIG) tehnoloģija vairākos scenārijos piedāvā ievērojamas priekšrocības, salīdzinot ar tādām sistēmām kā DGX Spark, kurās, iespējams, neizmanto MIG vai līdzīgas sadalīšanas iespējas. Šeit ir daži galvenie scenāriji, kur MiG sniedz būtisku labumu:
1. Resursu izmantošana un efektivitāte: MIG ļauj vienu A100 GPU sadalīt ne vairāk kā septiņos neatkarīgos GPU gadījumos, katram no tiem ir savi specializēti resursi, piemēram, atmiņa, aprēķināšana un kešatmiņa. Tas ļauj vairākām darba slodzēm vienlaicīgi darboties vienā un tajā pašā GPU, neiejaukoties, maksimāli palielinot resursu izmantošanu un nodrošinot konsekventu veiktspēju. Turpretī sistēmas bez MIG, iespējams, nespēs sasniegt tik augstu izmantošanas līmeni, izraisot izšķērdētus resursus, veicot mazākus vai mazāk prasīgus uzdevumus [2] [4].
2. Garantētā pakalpojumu kvalitāte (QoS): MIG nodrošina, ka katrs gadījums saņem garantētu veiktspējas līmeni, kas ir būtisks lietojumprogrammām, kurām nepieciešams paredzams un stabils izpildes laiks. Tas ir īpaši izdevīgi vidē, kurā vairākiem lietotājiem vai uzdevumiem ir vienādi GPU resursi, jo tas neļauj jebkuram atsevišķam uzdevumam monopolizēt GPU un ietekmēt citu uzdevumu veiktspēju [2] [6].
3. Drošība un izolācija: MIG nodrošina spēcīgu izolāciju starp gadījumiem, kas ir svarīgi, lai aizsargātu sensitīvus datus un darba slodzi no neatļautas piekļuves. Šī izolācija nodrošina, ka pat tad, ja vairāki lietotāji vai lietojumprogrammas darbojas vienā un tajā pašā GPU, viņu dati joprojām ir droši un atsevišķi [8].
4. Elastība izvietošanā: MIG atbalsta dažādas izvietošanas iespējas, ieskaitot CUDA lietojumprogrammu palaišanu uz tukša metāla, konteineriem vai Kubernetes izmantošanu mērogojamai pārvaldībai. Šī elastība ļauj lietotājiem efektīvi pārvaldīt un sadalīt GPU resursus dažādās darba slodzēs un vidē, kas varētu nebūt tik vienkārši ar sistēmām, kurām trūkst MIG [4].
5. Mērogojamība un lietotāju atbalsts: tādās sistēmās kā DGX A100, kur visi GPU ir iespējoti MIG, līdz 56 lietotājiem vienlaikus var izmantot GPU paātrinājumu neatkarīgi. Tas ir īpaši izdevīgi koplietojamā skaitļošanas vidē, kur vairākiem lietotājiem ir nepieciešama piekļuve GPU resursiem tādiem uzdevumiem kā AI apmācība, secinājumi vai datu analītika [3] [4].
6. Secināšanas un neliela modeļa darba slodze: MIG ir īpaši izdevīga, lai vadītu vairāku secinājumu darbus ar maziem, zemas latentuma modeļiem, kuriem nav nepieciešama pilna GPU ietilpība. Sadalot GPU mazākos gadījumos, šos uzdevumus var veikt efektīvi, netērējot resursus, kas ir izplatīts izaicinājums sistēmās bez MIG [3] [4].
Kopumā A100 MIG tehnoloģija piedāvā ievērojamas priekšrocības resursu efektivitātes, drošības, elastības un mērogojamības ziņā, salīdzinot ar sistēmām, kuras neizmanto līdzīgas sadalīšanas iespējas.
Atsauces:
[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
.
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28Juillet2020.pdf
.