NVIDIA A100'ün çoklu GPU (MIG) teknolojisi, MIG veya benzeri bölümleme özelliklerini kullanmayan DGX Spark gibi sistemlere kıyasla çeşitli senaryolarda önemli avantajlar sunar. İşte MIG'nin önemli bir fayda sağladığı bazı temel senaryolar:
1. Kaynak kullanımı ve verimlilik: MIG, tek bir A100 GPU'nun her biri bellek, hesaplama ve önbellek gibi kendi özel kaynaklarına sahip yedi bağımsız GPU örneğine bölünmesini sağlar. Bu, birden fazla iş yükünün parazit olmadan aynı GPU'da eşzamanlı olarak çalışmasını sağlar, kaynak kullanımını en üst düzeye çıkarır ve tutarlı performans sağlar. Buna karşılık, MIG'siz sistemler bu kadar yüksek kullanım seviyelerine ulaşamayabilir, bu da daha küçük veya daha az talepkar görevler yürütürken boşa harcanan kaynaklara yol açabilir [2] [4].
2. Garantili Hizmet Kalitesi (QoS): MIG, her örneğin, öngörülebilir ve istikrarlı yürütme süreleri gerektiren uygulamalar için çok önemli olan garantili bir performans seviyesi almasını sağlar. Bu, özellikle birden fazla kullanıcı veya görevin aynı GPU kaynaklarını paylaştığı ortamlarda faydalıdır, çünkü herhangi bir görevin GPU'yu tekelleştirmesini ve diğer görevlerin performansını etkilemesini önler [2] [6].
3. Güvenlik ve tecrit: MIG, hassas verileri ve iş yüklerini yetkisiz erişimden korumak için gerekli olan örnekler arasında güçlü bir izolasyon sağlar. Bu izolasyon, birden fazla kullanıcı veya uygulama aynı GPU'da çalışsa bile, verilerinin güvenli ve ayrı kalmasını sağlar [8].
4 Dağıtımda Esneklik: MIG, çıplak metalde CUDA uygulamalarını çalıştırma, konteynerler veya ölçeklenebilir yönetim için Kubernetes kullanma da dahil olmak üzere çeşitli dağıtım seçeneklerini destekler. Bu esneklik, kullanıcıların GPU kaynaklarını farklı iş yükleri ve ortamlarında verimli bir şekilde yönetmelerini ve tahsis etmelerini sağlar, bu da MIG'den yoksun sistemlerle o kadar basit olmayabilir [4].
5. Ölçeklenebilirlik ve Kullanıcı Desteği: Tüm GPU'ların MIG özellikli olduğu DGX A100 gibi sistemlerde, 56 kullanıcı aynı anda GPU hızlanmasını bağımsız olarak kullanabilir. Bu, birden fazla kullanıcının AI eğitimi, çıkarım veya veri analizi gibi görevler için GPU kaynaklarına erişmesi gerektiği paylaşılan bilgi işlem ortamlarında özellikle avantajlıdır [3] [4].
6. Çıkarım ve Küçük Model İş Yükleri: MIG, bir GPU'nun tam kapasitesini gerektirmeyen küçük, düşük gecikmeli modellerle çoklu çıkarım işleri çalıştırmak için faydalıdır. GPU'yu daha küçük örneklere ayırarak, bu görevler kaynaklarını boşa harcamadan verimli bir şekilde yürütülebilir, bu da MIG olmayan sistemlerde yaygın bir zorluktur [3] [4].
Genel olarak, A100'ün MIG teknolojisi, benzer bölümleme yeteneklerini kullanmayan sistemlere kıyasla kaynak verimliliği, güvenlik, esneklik ve ölçeklenebilirlik açısından önemli avantajlar sunmaktadır.
Alıntılar:
[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.skybue.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-npu-for-eNhedced-Performance/
[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+Osussusususususing+multi-instance+gpu+a100+gpus+in+a+++++