Die Multi-Instance-GPU-Technologie (MIG) in der NVIDIA-DGX-Station bietet mehrere erhebliche Vorteile, insbesondere in Umgebungen, in denen mehrere Benutzer oder Teams GPU-Ressourcen effizient teilen müssen.
1. Verbesserte Ressourcenauslastung: MIG ermöglicht es, dass eine einzelne GPU in mehrere Instanzen aufgeteilt wird, jeweils mit dedizierten Ressourcen wie Speicher-, Cache- und Berechnenkernen. Dies maximiert die GPU -Auslastung, indem mehrere Workloads gleichzeitig auf einer einzelnen GPU ausgeführt werden können, was besonders für Aufgaben vorteilhaft ist, die die Berechnung der GPU nicht vollständig sättigen [1] [3] [9].
2. GARANTIERTE GESERUNGSCHAFT (QOS): Jede MIG -Instanz arbeitet unabhängig voneinander und sorgt für vorhersehbare Durchsatz und Latenz. Dies bedeutet, dass selbst wenn mehrere Aufgaben auf derselben GPU ausgeführt werden, jede Aufgabe ohne Störung anderer Aufgaben eine konsistente Leistung aufweist, was für Anwendungen, die eine geringe Latenz und hohe Zuverlässigkeit erfordern, von entscheidender Bedeutung ist [3] [9].
3.. Verbesserte Zusammenarbeit und Flexibilität: MIG unterstützt mehrere Bereitstellungsoptionen, einschließlich Bare-Metal, Container und virtuellen Maschinen. Diese Flexibilität ermöglicht es den Teams, GPU -Ressourcen effizient zu teilen, was sie ideal für kollaborative Umgebungen wie Forschungslabors und Data Science -Teams macht [1] [3] [7].
4. Kosteneffizienz: Durch die Ermöglichung mehrerer Benutzer kann MIG die Notwendigkeit zusätzlicher Hardware verringern, was sie im Vergleich zum Kauf separater GPUs für jeden Benutzer oder zur Mieten von Cloud-GPU-Instanzen zu einer kostengünstigen Lösung [1] [4] macht.
5. Erhöhter Durchsatz für Inferenz -Workloads: MIG kann den Inferenzdurchsatz erheblich erhöhen, indem mehrere kleine Modelle parallel auf einer einzelnen GPU ausgeführt werden. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen mit kleinen Modellen mit geringer Latenz, die nicht die volle Leistung einer GPU erfordern [2] [7].
6. Sicherheit und Isolation: MIG bietet eine strenge Isolation zwischen den Instanzen und stellt sicher, dass die Workload jedes Benutzers sicher ausgeführt wird, ohne sich auf andere Benutzer auswirken. Dies ist besonders wichtig in Umgebungen mit mehreren Mietern, in denen die Datensicherheit von größter Bedeutung ist [3] [9].
7. Skalierbarkeit und Vielseitigkeit: Die DGX Station A100 mit ihrer Unterstützung für MIG kann so konfiguriert werden, dass sie gleichzeitig eine Vielzahl von Workloads verarbeiten. Beispielsweise kann ein GPUs dem KI-Training gewidmet sein, während andere für Hochleistungs-Computing- oder Inferenzaufgaben verwendet werden, die alle gleichzeitig ohne Leistungsverschlechterung ausgeführt werden [2] [7].
Insgesamt verbessert MIG in der DGX Station A100 die Produktivität, Effizienz und Flexibilität bei der Allokation von GPU-Ressourcen und macht es zu einer idealen Lösung für Umgebungen, die leistungsstarke Computer- und kollaborative Arbeitsbereiche erfordern.
Zitate:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-bower-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.gubenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-station-a100- offers-rearchers-ai-data-center-a-ax.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-researchers-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-white-paper_publish.pdf
[8] https://www.fujitsu.com/au/products/computing/servers/supercomputler/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-mazon-amazon-EKs-nunning-more-pods-per-gpu-for-performance/