与DGX Spark这样的系统相比，NVIDIA A100的多企业GPU(MIG)技术在几种情况下具有显着优势，该系统可能无法使用MIG或类似的分区功能。以下是MIG提供可观好处的一些关键方案：
1。资源利用率和效率：MIG允许将单个A100 GPU划分为最多七个独立的GPU实例，每个实例都有自己的专用资源，例如内存，计算和缓存。这使多个工作负载可以在同一GPU上同时运行而不会干扰，最大化资源利用并确保稳定的性能。相比之下，没有MIG的系统可能无法实现如此高的利用率，从而在运行较小或要求的任务较小时会浪费资源[2] [4]。
2。保证服务质量(QoS)：MIG确保每个实例都能获得保证的性能水平，这对于需要可预测且稳定的执行时间的应用程序至关重要。这在多个用户或任务共享相同GPU资源的环境中特别有益，因为它可以防止任何单个任务垄断GPU并影响其他任务的性能[2] [6]。
3。安全与隔离：MIG在实例之间提供了强烈的隔离，这对于保护敏感的数据和工作量免于未经授权的访问至关重要。这种隔离确保即使多个用户或应用程序在同一GPU上运行，它们的数据仍然安全且分开[8]。
4。部署灵活性：MIG支持各种部署选项，包括在Bare-Metal，容器上运行CUDA应用程序，或使用Kubernetes进行可扩展管理。这种灵活性使用户可以在不同的工作负载和环境中有效管理和分配GPU资源，而对于缺少MIG的系统可能并不那么简单[4]。
5。可伸缩性和用户支持：在所有GPU均启用MIG的系统中，多达56位用户可以同时独立利用GPU加速度。这在共享计算环境中尤其有利，其中多个用户需要访问AI培训，推理或数据分析等任务的GPU资源[3] [4]。
6。推理和小型模型工作负载：MIG特别有益于使用不需要GPU的全部容量的小型，低延迟模型运行多个推理作业。通过将GPU划分为较小的实例，可以有效地执行这些任务而不会浪费资源，这在没有MIG的系统中是一个普遍的挑战[3] [4]。
总体而言，与不利用类似分区功能的系统相比，A100的MIG技术在资源效率，安全性，灵活性和可扩展性方面具有显着优势。
引用：
[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_systems_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-nvidias-multi-instance-gpu-mig-mig-mig-mig-on-azon-eks-more-per-per-per-per-per-gpu-for-for-enhand-performence/
[7] https://sourcesup.renater.fr/wiki/atelieromp/_media/new_a100_et_dgxa100_nvidia_rjosien_28juillet20202020.pdf
[8] https://massedcompute.com/faq-andwers/?question=what+erse+the+the+beybenefits++multi-instance+gpu+gpu+gpu+％28mig%29+nvidia+nvidia+nefia+a+gpus+gpus+gpus+gpus+gpus+in+a+a+cloud+cloud+envorironmentmentmentmentments3f