De GPU (MIG) -technologie met meerdere instantie in het NVIDIA DGX-station biedt verschillende belangrijke voordelen, met name in omgevingen waar meerdere gebruikers of teams GPU-bronnen efficiënt moeten delen.
1. Verbeterde gebruik van middelen: MIG kan een enkele GPU worden verdeeld in meerdere instanties, elk met speciale bronnen zoals geheugen, cache en berekenen. Dit maximaliseert het GPU -gebruik door meerdere workloads in te schakelen om tegelijkertijd op een enkele GPU te worden uitgevoerd, wat vooral gunstig is voor taken die de rekencapaciteit van de GPU niet volledig verzadigen [1] [3] [9].
2. Gegarandeerde kwaliteit van services (QoS): elke MIG -instantie werkt onafhankelijk en zorgt voor voorspelbare doorvoer en latentie. Dit betekent dat zelfs als meerdere taken op dezelfde GPU worden uitgevoerd, elke taak consistente prestaties zal hebben zonder interferentie van andere taken, wat cruciaal is voor toepassingen die lage latentie en hoge betrouwbaarheid vereisen [3] [9].
3. Verbeterde samenwerking en flexibiliteit: MIG ondersteunt meerdere implementatie-opties, waaronder kale metalen, containers en virtuele machines. Met deze flexibiliteit kunnen teams GPU -bronnen efficiënt delen, waardoor het ideaal is voor samenwerkingsomgevingen zoals onderzoekslaboratoria en data science -teams [1] [3] [7].
4. Kostenefficiëntie: door meerdere gebruikers toe te staan een enkele GPU te delen, kan MIG de behoefte aan extra hardware verminderen, waardoor het een kosteneffectieve oplossing is in vergelijking met het kopen van afzonderlijke GPU's voor elke gebruiker of het huren van cloud-GPU-instanties [1] [4].
5. Verhoogde doorvoer voor inferentiewerklast: MIG kan de doorvoer van de inferentie aanzienlijk verhogen door meerdere kleine modellen parallel te laten werken op een enkele GPU. Dit is met name handig voor toepassingen met kleine modellen met lage latentie die niet de volledige prestaties van een GPU [2] [7] vereisen.
6. Beveiliging en isolatie: MIG biedt een strikte isolatie tussen instanties, zodat ervoor zorgt dat de werklast van elke gebruiker veilig werkt zonder andere gebruikers te beïnvloeden. Dit is vooral belangrijk in omgevingen met meerdere tenten waar gegevensbeveiliging van het grootste belang is [3] [9].
7. Schaalbaarheid en veelzijdigheid: het DGX -station A100, met zijn ondersteuning voor MIG, kan worden geconfigureerd om tegelijkertijd een verscheidenheid aan workloads te verwerken. Sommige GPU's kunnen bijvoorbeeld worden gewijd aan AI-training, terwijl andere worden gebruikt voor krachtige computers- of inferentietaken, allemaal gelijktijdig uitgevoerd zonder afbraak van prestaties [2] [7].
Over het algemeen verhoogt MIG in het DGX-station A100 de productiviteit, efficiëntie en flexibiliteit bij de toewijzing van GPU-hulpbronnen, waardoor het een ideale oplossing is voor omgevingen die hoogwaardige computer- en samenwerkingswerkplekken vereisen.
Citaten:
[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/
[4] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-Station-a100-SeSearchers-Ai-Data-conter------a-Abox.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-Station-a100 Oets-resesearchers-Ai-data-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-witing-paper_publiced.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-utilization-with-nvidias-multi-Instance-gpu-mig-on-amazon-eks-more-pod-per-pu-for-enhanced-performance/