Multi-Instance GPU (MIG) -teknologien i NVIDIA DGX Station tilbyder flere betydelige fordele, især i miljøer, hvor flere brugere eller teams har brug for at dele GPU-ressourcer effektivt.
1. Forbedret ressourceudnyttelse: MIG tillader, at en enkelt GPU opdeles i flere tilfælde, hver med dedikerede ressourcer såsom hukommelse, cache og beregne kerner. Dette maksimerer GPU -udnyttelse ved at gøre det muligt for flere arbejdsbelastninger at køre samtidig på en enkelt GPU, hvilket er især fordelagtigt for opgaver, der ikke fuldt ud mætter GPU's beregningskapacitet [1] [3] [9].
2. garanteret servicekvalitet (QoS): Hver MIG -instans fungerer uafhængigt, hvilket sikrer forudsigelig gennemstrømning og latenstid. Dette betyder, at selv hvis flere opgaver kører på den samme GPU, vil hver opgave have ensartet ydelse uden interferens fra andre opgaver, hvilket er afgørende for applikationer, der kræver lav latenstid og høj pålidelighed [3] [9].
3. Forbedret samarbejde og fleksibilitet: MIG understøtter flere implementeringsmuligheder, herunder bare-metal, containere og virtuelle maskiner. Denne fleksibilitet giver teams mulighed for at dele GPU -ressourcer effektivt, hvilket gør den ideel til samarbejdsmiljøer som forskningslaboratorier og datavidenskabsteam [1] [3] [7].
4. Omkostningseffektivitet: Ved at give flere brugere mulighed for at dele en enkelt GPU kan MIG reducere behovet for yderligere hardware, hvilket gør det til en omkostningseffektiv løsning sammenlignet med at købe separate GPU'er for hver bruger eller leje Cloud GPU-forekomster [1] [4].
5. Øget gennemstrømning til inferens Arbejdsbelastning: MIG kan øge inferensen markant ved at lade flere små modeller køre parallelt på en enkelt GPU. Dette er især nyttigt til applikationer, der involverer små modeller med lav latens, der ikke kræver den fulde ydelse af en GPU [2] [7].
6. Sikkerhed og isolering: MIG giver streng isolering mellem tilfælde, hvilket sikrer, at hver brugers arbejdsbyrde kører sikkert uden at påvirke andre brugere. Dette er især vigtigt i multi-tenant-miljøer, hvor datasikkerhed er vigtigst [3] [9].
7. Skalerbarhed og alsidighed: DGX -stationen A100, med sin støtte til MIG, kan konfigureres til at håndtere en række arbejdsmængder samtidig. For eksempel kan nogle GPU'er være dedikeret til AI-træning, mens andre bruges til højprestationsberegning eller inferensopgaver, der alle kører samtidigt uden ydelsesnedbrydning [2] [7].
Generelt forbedrer MiG i DGX-stationen A100 produktivitet, effektivitet og fleksibilitet i GPU-ressourcetildeling, hvilket gør det til en ideel løsning til miljøer, der kræver computing og samarbejdsarbejdsområder med høj ydeevne.
Citater:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-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/
)
)
[6] https://www.megware.com/fileadmin/user_upload/landingpage%20nvidia/nvidia-umpere-architecture-whitepaper.pdf
[7] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publiceret.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/maximizing-gpu-tilization-with-nvidias-multi-instance-gpu-mig-on-amazon-EKs-running-mor-pod-per-gpu-for-enhanced-performance/