เทคโนโลยี Multi-Instance GPU (MIG) ของ NVIDIA A100 มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในหลาย ๆ สถานการณ์เมื่อเทียบกับระบบเช่น DGX Spark ซึ่งอาจไม่ได้ใช้ MIG หรือความสามารถในการแบ่งพาร์ติชันที่คล้ายกัน นี่คือสถานการณ์สำคัญบางอย่างที่ MIG ให้ประโยชน์อย่างมาก:
1. การใช้ทรัพยากรและประสิทธิภาพ: MIG อนุญาตให้มีการแบ่งพาร์ติชัน A100 GPU เป็นอินสแตนซ์ GPU อิสระได้สูงสุดเจ็ดอินสแตนซ์ของ GPU ซึ่งแต่ละตัวมีทรัพยากรเฉพาะของตัวเองเช่นหน่วยความจำการคำนวณและแคช สิ่งนี้ช่วยให้เวิร์กโหลดหลายรายการทำงานพร้อมกันใน GPU เดียวกันโดยไม่มีการรบกวนเพิ่มการใช้ทรัพยากรสูงสุดและสร้างความมั่นใจว่าประสิทธิภาพที่สอดคล้องกัน ในทางตรงกันข้ามระบบที่ไม่มี MIG อาจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากการใช้ประโยชน์ได้ในระดับสูงซึ่งนำไปสู่ทรัพยากรที่สูญเปล่าเมื่อทำงานที่น้อยลงหรือน้อยลง [2] [4]
2. รับประกันคุณภาพของการบริการ (QoS): MIG ทำให้มั่นใจได้ว่าแต่ละอินสแตนซ์ได้รับระดับประสิทธิภาพที่รับประกันซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้เวลาในการดำเนินการที่คาดการณ์ได้และมีเสถียรภาพ สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ผู้ใช้หรืองานหลายคนแบ่งปันทรัพยากร GPU เดียวกันเนื่องจากป้องกันงานเดียวจากการผูกขาด GPU และส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของงานอื่น ๆ [2] [6]
3. ความปลอดภัยและการแยก: MIG ให้ความโดดเดี่ยวระหว่างอินสแตนซ์ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและปริมาณงานจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต การแยกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแม้ว่าผู้ใช้หรือแอปพลิเคชันหลายคนกำลังทำงานบน GPU เดียวกัน แต่ข้อมูลของพวกเขายังคงปลอดภัยและแยกจากกัน [8]
4. ความยืดหยุ่นในการปรับใช้: MIG รองรับตัวเลือกการปรับใช้ต่างๆรวมถึงการใช้งานแอปพลิเคชัน CUDA บนโลหะเปลือยภาชนะบรรจุหรือการใช้ Kubernetes สำหรับการจัดการที่ปรับขนาดได้ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและจัดสรรทรัพยากร GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพในปริมาณงานและสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันซึ่งอาจไม่ตรงไปตรงมากับระบบที่ขาด MIG [4]
5. ความสามารถในการปรับขนาดและการสนับสนุนผู้ใช้: ในระบบเช่น DGX A100 ที่ GPU ทั้งหมดเปิดใช้งาน MIG ผู้ใช้สูงสุด 56 คนสามารถใช้การเร่งความเร็ว GPU ได้อย่างอิสระ นี่เป็นข้อได้เปรียบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการคำนวณที่ใช้ร่วมกันซึ่งผู้ใช้หลายคนต้องการเข้าถึงทรัพยากร GPU สำหรับงานเช่นการฝึกอบรม AI การอนุมานหรือการวิเคราะห์ข้อมูล [3] [4]
6. การอนุมานและเวิร์กโหลดรุ่นเล็ก: MIG เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการทำงานหลายการอนุมานที่มีโมเดลขนาดเล็กที่มีความล่าช้าต่ำซึ่งไม่ต้องการความจุเต็มรูปแบบของ GPU โดยการแบ่งพาร์ติชัน GPU เป็นอินสแตนซ์ขนาดเล็กงานเหล่านี้สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องสูญเสียทรัพยากรซึ่งเป็นความท้าทายทั่วไปในระบบที่ไม่มี MIG [3] [4]
โดยรวมแล้วเทคโนโลยี MIG ของ A100 นำเสนอข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของประสิทธิภาพของทรัพยากรความปลอดภัยความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดเมื่อเทียบกับระบบที่ไม่ได้ใช้ความสามารถในการแบ่งพาร์ติชันที่คล้ายกัน
การอ้างอิง:
[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-eks-running-more-pods-per-gpu
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28juillet2020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=wate+are+The+benefits+of+using+multi-instance+gpu+%28mig%29+on+nvidia