Technologie GPU (MIG) v multi-instanci ve stanici NVIDIA DGX nabízí několik významných výhod, zejména v prostředích, kde více uživatelů nebo týmů musí efektivně sdílet zdroje GPU.
1. Vylepšené využití zdrojů: MIG umožňuje rozdělit se do několika instancí, z nichž každá má vyhrazené zdroje, jako je paměť, mezipaměť a výpočetní jádra. To maximalizuje využití GPU tím, že umožňuje více pracovním zátěžům běžet současně na jediném GPU, což je obzvláště prospěšné pro úkoly, které plně nenasytí výpočetní kapacitu GPU [1] [3] [9].
2. Zaručená kvalita služby (QoS): Každá instance MIG pracuje samostatně a zajišťuje předvídatelnou propustnost a latenci. To znamená, že i když na stejném GPU běží více úkolů, bude mít každý úkol konzistentní výkon bez rušení z jiných úkolů, což je zásadní pro aplikace vyžadující nízkou latenci a vysokou spolehlivost [3] [9].
3. Vylepšená spolupráce a flexibilita: MIG podporuje více možností nasazení, včetně holých kovů, kontejnerů a virtuálních strojů. Tato flexibilita umožňuje týmům efektivně sdílet zdroje GPU, což je ideální pro kolaborativní prostředí, jako jsou výzkumné laboratoře a týmy pro vědu o datech [1] [3] [7].
4. Efektivita nákladů: MIG umožňuje více uživatelům sdílet jediný GPU, může snížit potřebu dalšího hardwaru, což z něj činí nákladově efektivní řešení ve srovnání s nákupem samostatných GPU pro každého uživatele nebo pronajímáním cloudových GPU instancí [1] [4].
5. Zvýšená propustnost pro inferenční pracovní zátěž: MIG může výrazně zvýšit propustnost inference tím, že umožní více malým modelům běžet paralelně na jediném GPU. To je zvláště užitečné pro aplikace zahrnující malé modely s nízkou latencí, které nevyžadují úplný výkon GPU [2] [7].
6. Zabezpečení a izolace: MIG poskytuje přísnou izolaci mezi instancemi a zajišťuje, že pracovní vytížení každého uživatele běží bezpečně bez dopadu na ostatní uživatele. To je zvláště důležité v prostředích s více nájemcemi, kde je zabezpečení dat prvořadé [3] [9].
7. Škálovatelnost a všestrannost: Stanice DGX A100, s podporou MIG, lze nakonfigurovat tak, aby zpracovávala řada pracovních zátěží současně. Například některé GPU mohou být věnovány tréninku AI, zatímco jiné se používají pro vysoce výkonné výpočetní nebo inferenční úkoly, všechny běží současně bez degradace výkonu [2] [7].
Celkově MIG ve stanici DGX A100 zvyšuje produktivitu, efektivitu a flexibilitu při přidělování zdrojů GPU, což z něj činí ideální řešení pro prostředí vyžadující vysoce výkonné výpočetní a spolupracující pracovní prostory.
Citace:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-copower-of-nvidia-Dgx-A100-971252
[2] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[4] https://www.globenewswire.com/news-renease/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-station-a100-researchers-atata-center-in-rax.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Dgx-station-a100-researchers-a-datta-center-in-a-box
[6] https://www.megware.com/fileadmin/user_upload/landingPage%20nvidia/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
[7] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[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/Maximising-gpu-utilization-with-nvidias-instance-gpu-mig-on-amazon-eks-more-pods-no-no-nhanced-performance/
