La technologie GPU multi-instance (MIG) dans la station NVIDIA DGX offre plusieurs avantages significatifs, en particulier dans des environnements où plusieurs utilisateurs ou équipes doivent partager efficacement les ressources GPU.
1. Utilisation améliorée des ressources: MIG permet à un seul GPU d'être partitionné en plusieurs instances, chacune avec des ressources dédiées telles que la mémoire, le cache et les noyaux de calcul. Cela maximise l'utilisation du GPU en permettant à plusieurs charges de travail d'exécuter simultanément sur un seul GPU, ce qui est particulièrement bénéfique pour les tâches qui ne saturent pas entièrement la capacité de calcul du GPU [1] [3] [9].
2. Qualité de service garanti (QoS): Chaque instance MIG fonctionne indépendamment, garantissant un débit et une latence prévisibles. Cela signifie que même si plusieurs tâches fonctionnent sur le même GPU, chaque tâche aura des performances cohérentes sans interférence d'autres tâches, ce qui est crucial pour les applications nécessitant une faible latence et une forte fiabilité [3] [9].
3. Collaboration et flexibilité améliorées: MIG prend en charge plusieurs options de déploiement, y compris le métal nu, les conteneurs et les machines virtuelles. Cette flexibilité permet aux équipes de partager efficacement les ressources GPU, ce qui la rend idéale pour des environnements collaboratifs tels que les laboratoires de recherche et les équipes de science des données [1] [3] [7].
4. GRANCE: En permettant à plusieurs utilisateurs de partager un seul GPU, MIG peut réduire le besoin de matériel supplémentaire, ce qui en fait une solution rentable par rapport à l'achat de GPU séparés pour chaque utilisateur ou à la location d'instances GPU cloud [1] [4].
5. Augmentation du débit pour les charges de travail d'inférence: le MIG peut augmenter considérablement le débit d'inférence en permettant à plusieurs petits modèles de fonctionner en parallèle sur un seul GPU. Ceci est particulièrement utile pour les applications impliquant de petits modèles à faible latence qui ne nécessitent pas la performance complète d'un GPU [2] [7].
6. Sécurité et isolement: MIG fournit une isolation stricte entre les instances, garantissant que la charge de travail de chaque utilisateur s'exécute en toute sécurité sans avoir un impact sur les autres utilisateurs. Ceci est particulièrement important dans les environnements multi-locataires où la sécurité des données est primordiale [3] [9].
7. Évolutivité et polyvalence: la station DGX A100, avec sa prise en charge de MIG, peut être configurée pour gérer simultanément une variété de charges de travail. Par exemple, certains GPU peuvent être dédiés à la formation d'IA, tandis que d'autres sont utilisés pour les tâches informatiques ou d'inférence hautes performances, tous fonctionnant simultanément sans dégradation des performances [2] [7].
Dans l'ensemble, le MIG dans la station DGX A100 améliore la productivité, l'efficacité et la flexibilité dans l'allocation des ressources GPU, ce qui en fait une solution idéale pour les environnements nécessitant un calcul haute performance et des espaces de travail collaboratifs.
Citations:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experence-the--o-of-svidia-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-offers-researchers-ai-data-center-in-a-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-researchers-ai-data-center-a-bobbox
[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_publish.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-multi-instance-gpu-mig-on-amazon-eks-running-more-pods-per-gpu-for-enhanced-performance/