La tecnologia GPU multi-istanza (MIG) nella stazione NVIDIA DGX offre diversi vantaggi significativi, in particolare in ambienti in cui più utenti o team devono condividere in modo efficiente le risorse GPU.
1. Utilizzo delle risorse migliorate: MIG consente a una singola GPU di essere suddivisa in più istanze, ognuna con risorse dedicate come memoria, cache e core di calcolo. Ciò massimizza l'utilizzo della GPU consentendo a più carichi di lavoro di eseguire contemporaneamente su una singola GPU, che è particolarmente utile per le attività che non saturano completamente la capacità di calcolo della GPU [1] [3] [9].
2. Qualità del servizio garantita (QoS): ogni istanza MIG opera in modo indipendente, garantendo una supervisione e latenza prevedibili. Ciò significa che anche se più attività sono in esecuzione sulla stessa GPU, ogni attività avrà prestazioni coerenti senza interferenze da altre attività, il che è cruciale per le applicazioni che richiedono bassa latenza e alta affidabilità [3] [9].
3. Collaborazione e flessibilità migliorate: MIG supporta molteplici opzioni di distribuzione, inclusi metalli nudi, contenitori e macchine virtuali. Questa flessibilità consente ai team di condividere le risorse GPU in modo efficiente, rendendola ideale per ambienti collaborativi come laboratori di ricerca e team di scienze dei dati [1] [3] [7].
4. Efficienza dei costi: consentendo a più utenti di condividere una singola GPU, MIG può ridurre la necessità di hardware aggiuntivo, rendendolo una soluzione economica rispetto all'acquisto di GPU separate per ciascun utente o noleggio istanze GPU cloud [1] [4].
5 Ciò è particolarmente utile per le applicazioni che coinvolgono piccoli modelli a bassa latenza che non richiedono le prestazioni complete di una GPU [2] [7].
6. Sicurezza e isolamento: MIG fornisce un rigoroso isolamento tra le istanze, garantendo che il carico di lavoro di ciascun utente sia sicuro senza influire su altri utenti. Ciò è particolarmente importante negli ambienti multi-tenant in cui la sicurezza dei dati è fondamentale [3] [9].
7. Scalabilità e versatilità: la stazione DGX A100, con il suo supporto per MIG, può essere configurata per gestire contemporaneamente una varietà di carichi di lavoro. Ad esempio, alcune GPU possono essere dedicate alla formazione AI, mentre altre vengono utilizzate per le attività di calcolo o inferenza ad alte prestazioni, tutte in esecuzione contemporaneamente senza degradazione delle prestazioni [2] [7].
Nel complesso, i MIG nella stazione DGX A100 migliorano la produttività, l'efficienza e la flessibilità nell'allocazione delle risorse GPU, rendendola una soluzione ideale per gli ambienti che richiedono alterazione ad alte prestazioni e spazi di lavoro collaborativi.
Citazioni:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-A100-971252
[2] https://www.skyblue.de/uploads/daSheets/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-offearchers-ai-data-center-in-a-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-A100-Forders-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_publy.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-running-more-pods-per-gpu-for-enhaced-performance/