Технологія MIG (MIG) NVIDIA A100 (MIG) пропонує значні переваги в декількох сценаріях порівняно з такими системами, як DGX Spark, які можуть не використовувати MIG або подібні можливості розділення. Ось кілька ключових сценаріїв, де MIG надає значну користь:
1. Використання ресурсів та ефективність: MIG дозволяє одноразово розподіляти один GPU A100 на сім незалежних екземплярів GPU, кожен з яких має власні спеціальні ресурси, такі як пам'ять, обчислення та кеш. Це дає змогу одночасно працювати з декількома робочими навантаженнями на одному і тому ж графічному процесорі без перешкод, максимізуючи використання ресурсів та забезпечуючи послідовну продуктивність. На відміну від цього, системи без MIG не зможуть досягти такого високого рівня використання, що призводить до витрачених ресурсів при виконанні менших або менш вимогливих завдань [2] [4].
2. Гарантована якість обслуговування (QoS): MIG гарантує, що кожен екземпляр отримує гарантований рівень ефективності, що має вирішальне значення для додатків, що вимагають передбачуваного та стабільного часу виконання. Це особливо вигідно в умовах, де декілька користувачів або завдань мають однакові ресурси GPU, оскільки це запобігає монополізації GPU будь -якого окремого завдання та впливає на ефективність інших завдань [2] [6].
3. Безпека та ізоляція: MIG забезпечує сильну ізоляцію між випадками, що є важливим для захисту конфіденційних даних та навантажень від несанкціонованого доступу. Ця ізоляція гарантує, що навіть якщо кілька користувачів або додатків працюють на одному графічному процесорі, їх дані залишаються захищеними та відокремленими [8].
4. Гнучкість у розгортанні: MIG підтримує різні параметри розгортання, включаючи запуску програм CUDA на голій металі, контейнерах або використання Kubernetes для масштабованого управління. Ця гнучкість дозволяє користувачам ефективно керувати та розподіляти ресурси GPU в різних навантаженнях та середовищах, що може бути не таким простим, коли системи не мають MIG [4].
5. Масштабованість та підтримка користувачів: У таких системах, як DGX A100, де всі графічні процесори з підтримкою MIG, до 56 користувачів можуть одночасно використовувати прискорення GPU незалежно. Це особливо вигідно в спільних обчислювальних середовищах, де декілька користувачів потребують доступу до ресурсів GPU для таких завдань, як навчання, висновки або аналітика даних [3] [4].
6. Висновок та невеликі модельні навантаження: MIG особливо вигідний для виконання декількох умовних робіт з невеликими, низько затримними моделями, які не потребують повної потужності GPU. Розподіляючи GPU на менші випадки, ці завдання можуть бути виконані ефективно, не витрачаючи ресурсів, що є загальною проблемою в системах без MIG [3] [4].
Загалом, технологія MIG A100 пропонує значні переваги щодо ефективності ресурсів, безпеки, гнучкості та масштабованості порівняно з системами, які не використовують подібні можливості розділення.
Цитати:
[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/datastheets/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/maximization-gpu-utilization-with-nvidias-multi-instance-gpu-mig-on-amazon-eks-running-more-pods-per-for-enhanced-perferance/
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28juillet2020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?