تقدم تقنية GPU (MIG) متعددة الخطوات في محطة NVIDIA DGX العديد من الفوائد المهمة ، لا سيما في البيئات التي يحتاج فيها العديد من المستخدمين أو الفرق إلى مشاركة موارد GPU بكفاءة.
1. استخدام الموارد المحسّن: يسمح MIG بتقسيم وحدة معالجة الرسومات الواحدة إلى حالات متعددة ، ولكل منها موارد مخصصة مثل الذاكرة وذاكرة التخزين المؤقت وحساب النوى. هذا يزيد من استخدام GPU عن طريق تمكين أعباء عمل متعددة من التشغيل في وقت واحد على وحدة معالجة الرسومات الواحدة ، وهو مفيد بشكل خاص للمهام التي لا تشبع بالكامل قدرة حساب GPU [1] [3] [9].
2. جودة الخدمة المضمونة (QOS): يعمل كل مثيل MIG بشكل مستقل ، مما يضمن الإنتاجية والكمون المتوقع. هذا يعني أنه حتى إذا كانت المهام المتعددة تعمل على نفس وحدة معالجة الرسومات ، فستكون لكل مهمة أداء ثابت دون تدخل من المهام الأخرى ، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب زمن انتقال منخفض وموثوقية عالية [3] [9].
3. تحسين التعاون والمرونة: يدعم MIG خيارات النشر المتعددة ، بما في ذلك الحاويات العارية والحاويات والأجهزة الافتراضية. تتيح هذه المرونة الفرق بمشاركة موارد GPU بكفاءة ، مما يجعلها مثالية للبيئات التعاونية مثل مختبرات الأبحاث وفرق علوم البيانات [1] [3] [7].
4. كفاءة التكلفة: من خلال السماح لعدة مستخدمين بمشاركة وحدة معالجة الرسومات الواحدة ، يمكن لـ MIG تقليل الحاجة إلى أجهزة إضافية ، مما يجعلها حلاً فعالًا من حيث التكلفة مقارنة بشراء وحدات معالجة الرسومات المنفصلة لكل مستخدم أو استئجار مثيلات GPU السحابية [1] [4].
5. زيادة الإنتاجية لأعباء عمل الاستدلال: يمكن لـ MIG زيادة إنتاجية الاستدلال بشكل كبير عن طريق السماح بعدة نماذج صغيرة بالتشغيل بالتوازي على وحدة معالجة الرسومات الواحدة. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تنطوي على نماذج صغيرة منخفضة الكلية لا تتطلب الأداء الكامل ل GPU [2] [7].
6. الأمن والعزل: يوفر MIG عزلًا صارمًا بين الحالات ، مما يضمن أن عبء عمل كل مستخدم يعمل بشكل آمن دون التأثير على المستخدمين الآخرين. هذا مهم بشكل خاص في البيئات متعددة المستأجرين حيث يكون أمان البيانات أمرًا بالغ الأهمية [3] [9].
7. قابلية التوسع والتنوع: يمكن تكوين محطة DGX A100 ، بدعمها لـ MIG ، للتعامل مع مجموعة متنوعة من أعباء العمل في وقت واحد. على سبيل المثال ، يمكن تخصيص بعض وحدات معالجة الرسومات لتدريب الذكاء الاصطناعي ، بينما يتم استخدام الآخرين في مهام الحوسبة أو الاستدلال عالية الأداء ، وكلها تعمل في وقت واحد دون تدهور الأداء [2] [7].
بشكل عام ، يعزز MIG في محطة DGX A100 الإنتاجية والكفاءة والمرونة في تخصيص موارد GPU ، مما يجعلها حلاً مثاليًا للبيئات التي تتطلب حوسبة حوسبة عالية الأداء ومساحات عمل تعاونية.
الاستشهادات:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-tation-a100-971252
[2] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[4] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-tation-a100-offers-resears-ai-data-center-in-a-box.html
[5]
[6] https://www.megware.com/fileadmin/user_upload/landingpage٪20nvidia/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
[7 "
[8] https://www.fujitsu.com/au/products/computing/servers/supercomputer/gpu-computing/nvidia-dgx-systems/dgx-station/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[10] https://aws.amazon.com/blogs/containers/maximization-gpu-tipilization-with-nvidias--instance-gpu-mig-on-amazon-eks-running-pods-per-gpu-for-performance/