NVIDIA A100 mitme instantse GPU (MIG) tehnoloogia pakub mitmel stsenaariumil olulisi eeliseid, võrreldes selliste süsteemidega nagu DGX Spark, mis ei pruugi kasutada MIG-i või sarnaseid jaotusvõimalusi. Siin on mõned võtmestsenaariumid, kus MIG pakub olulist kasu:
1. Ressursside kasutamine ja tõhusus: MIG lubab ühe A100 GPU jaotada kuni seitsmesse sõltumatu GPU eksemplari, millest igaühel on oma spetsiaalsed ressursid, näiteks mälu, arvutus ja vahemälu. See võimaldab mitmel töökoormusel samaaegselt töötada samal GPU -l ilma häireteta, maksimeerides ressursside kasutamist ja tagades järjepideva jõudluse. Vastupidiselt ei pruugi MIG -i süsteemid nii kõrge kasutamise taset saavutada, põhjustades väiksemate või vähem nõudlike ülesannete täitmisel raisatud ressursse [2] [4].
2. Garanteeritud teenuse kvaliteet (QoS): MIG tagab, et iga eksemplar saab garanteeritud jõudluse taseme, mis on ülioluline rakenduste jaoks, mis nõuavad ennustatavat ja stabiilset täitmisaega. See on eriti kasulik keskkondades, kus mitmel kasutajal või ülesandel on samad GPU ressursid, kuna see takistab ühe ülesande monopoliseerimist GPU ja mõjutab teiste ülesannete tulemusi [2] [6].
3. Turvalisus ja eraldamine: MIG tagab tugeva eraldatuse juhtumite vahel, mis on hädavajalik tundlike andmete ja töökoormuse kaitsmiseks loata juurdepääsu eest. See isolatsioon tagab, et isegi kui mitu kasutajat või rakendust töötab samal GPU -l, jäävad nende andmed turvaliseks ja eraldi [8].
4. Paindlikkus juurutamisel: MIG toetab mitmesuguseid juurutusvalikuid, sealhulgas CUDA rakenduste käitamine paljaste metalli, konteineritega või Kubernetes'i kasutamine skaleeritavaks haldamiseks. See paindlikkus võimaldab kasutajatel tõhusalt hallata ja eraldada GPU ressursse erinevatele töökoormustele ja keskkondadele, mis ei pruugi olla nii sirgjoonelised süsteemidega, millel puudub MIG [4].
5. Mastaapsus ja kasutajatugi: sellistes süsteemides nagu DGX A100, kus kogu GPU-d on MIG-toega, saab kuni 56 kasutajat iseseisvalt kasutada GPU kiirendust. See on eriti kasulik jagatud arvutuskeskkondades, kus mitmed kasutajad vajavad juurdepääsu GPU ressurssidele selliste ülesannete jaoks nagu AI koolitus, järeldused või andmeanalüüs [3] [4].
6. Järeldused ja väikese mudeli töökoormus: MIG on eriti kasulik mitmete järelduste tööde käitamiseks väikeste, madala latentsusega mudelitega, mis ei vaja GPU täielikku mahutavust. Jaotades GPU väiksemateks juhtumiteks, saab neid ülesandeid tõhusalt täita ilma ressursse raiskamata, mis on Migita süsteemides tavaline väljakutse [3] [4].
Üldiselt pakub A100 MIG -tehnoloogia olulisi eeliseid ressursside tõhususe, turvalisuse, paindlikkuse ja mastaapsuse osas võrreldes süsteemidega, mis ei kasuta sarnaseid jaotusvõimalusi.
Tsitaadid:
[1] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[2] https://docs.nvidia.com/dgx/dgxa100-user-guide/using-mig.html
]
[4] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
]
]
]
]