Công nghệ GPU đa cấp (MIG) của NVIDIA A100 mang lại những lợi thế đáng kể trong một số kịch bản so với các hệ thống như DGX Spark, có thể không sử dụng MIG hoặc khả năng phân vùng tương tự. Dưới đây là một số kịch bản chính trong đó MIG cung cấp một lợi ích đáng kể:
1. Sử dụng và hiệu quả tài nguyên: MIG cho phép một GPU A100 duy nhất được phân chia thành tối đa bảy trường hợp GPU độc lập, mỗi trường hợp có các tài nguyên chuyên dụng của riêng mình như bộ nhớ, tính toán và bộ đệm. Điều này cho phép nhiều khối lượng công việc chạy đồng thời trên cùng một GPU mà không cần can thiệp, tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên và đảm bảo hiệu suất nhất quán. Ngược lại, các hệ thống không có MIG có thể không thể đạt được mức độ sử dụng cao như vậy, dẫn đến lãng phí tài nguyên khi chạy các nhiệm vụ nhỏ hơn hoặc ít đòi hỏi hơn [2] [4].
2. Chất lượng dịch vụ được đảm bảo (QoS): MIG đảm bảo rằng mỗi trường hợp nhận được mức hiệu suất được đảm bảo, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu thời gian thực hiện có thể dự đoán và ổn định. Điều này đặc biệt có lợi trong các môi trường nơi nhiều người dùng hoặc tác vụ chia sẻ cùng một tài nguyên GPU, vì nó ngăn chặn mọi nhiệm vụ duy nhất độc quyền GPU và ảnh hưởng đến hiệu suất của các nhiệm vụ khác [2] [6].
3. Sự cô lập này đảm bảo rằng ngay cả khi nhiều người dùng hoặc ứng dụng đang chạy trên cùng một GPU, dữ liệu của họ vẫn an toàn và riêng biệt [8].
4. Tính linh hoạt trong triển khai: MIG hỗ trợ các tùy chọn triển khai khác nhau, bao gồm chạy các ứng dụng CUDA trên kim loại trần, container hoặc sử dụng Kubernetes để quản lý mở rộng. Tính linh hoạt này cho phép người dùng quản lý và phân bổ các tài nguyên GPU một cách hiệu quả trên các khối lượng công việc và môi trường khác nhau, điều này có thể không đơn giản với các hệ thống thiếu MIG [4].
5. Khả năng mở rộng và hỗ trợ người dùng: Trong các hệ thống như DGX A100, trong đó tất cả các GPU đều được hỗ trợ MIG, tối đa 56 người dùng có thể sử dụng đồng thời gia tốc GPU một cách độc lập. Điều này đặc biệt thuận lợi trong các môi trường điện toán được chia sẻ trong đó nhiều người dùng cần truy cập vào tài nguyên GPU cho các tác vụ như đào tạo AI, suy luận hoặc phân tích dữ liệu [3] [4].
6. Khối lượng công việc suy luận và mô hình nhỏ: MIG đặc biệt có lợi cho việc chạy nhiều công việc suy luận với các mô hình nhỏ, có độ trễ thấp không yêu cầu toàn bộ công suất của GPU. Bằng cách phân vùng GPU thành các trường hợp nhỏ hơn, các tác vụ này có thể được thực hiện hiệu quả mà không lãng phí tài nguyên, đây là một thách thức chung trong các hệ thống không có MIG [3] [4].
Nhìn chung, công nghệ MIG của A100 cung cấp những lợi thế đáng kể về hiệu quả tài nguyên, bảo mật, tính linh hoạt và khả năng mở rộng so với các hệ thống không sử dụng các khả năng phân vùng tương tự.
Trích dẫn:
[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
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+are+the+benefits+of+using+Multi-Instance+GPU+%28MIG%29+on+NVIDIA+A100+GPUs+in+a+cloud+environment%3F