NVIDIA DGXステーションのマルチインスタンスGPU(MIG)テクノロジーは、特に複数のユーザーまたはチームがGPUリソースを効率的に共有する必要がある環境で、いくつかの重要な利点を提供します。
1.拡張リソースの使用率：MIGを使用すると、単一のGPUを複数のインスタンスに分割できます。これにより、複数のワークロードが単一のGPUで同時に実行できるようにすることでGPU使用率が最大化されます。これは、GPUの計算能力を完全に飽和させないタスクに特に有益です[1] [3] [9]。
2。保証されたサービス品質(QOS)：各MIGインスタンスは独立して動作し、予測可能なスループットとレイテンシを確保します。これは、同じGPUで複数のタスクが実行されている場合でも、各タスクは他のタスクからの干渉なしに一貫したパフォーマンスを持つことを意味します。
3.コラボレーションと柔軟性の向上：MIGは、ベアメタル、コンテナ、仮想マシンなどの複数の展開オプションをサポートしています。この柔軟性により、チームはGPUリソースを効率的に共有できるようになり、研究室やデータサイエンスチームなどの共同環境に最適です[1] [3] [7]。
4。コスト効率：複数のユーザーが単一のGPUを共有できるようにすることにより、MIGは追加のハードウェアの必要性を減らすことができ、各ユーザーの個別のGPUを購入したり、クラウドGPUインスタンスをレンタルしたりすることと比較して費用対効果の高いソリューションになります[1] [4]。
5。推論ワークロードのスループットの増加：MIGは、単一のGPUで複数の小さなモデルが並行して実行できるようにすることにより、推論スループットを大幅に増加させることができます。これは、GPUの完全な性能を必要としない小規模で低遅延モデルを含むアプリケーションに特に役立ちます[2] [7]。
6。セキュリティと分離：MIGはインスタンス間で厳密な分離を提供し、各ユーザーのワークロードが他のユーザーに影響を与えることなく安全に実行されるようにします。これは、データセキュリティが最も重要なマルチテナント環境で特に重要です[3] [9]。
7。スケーラビリティと汎用性：MIGをサポートするDGXステーションA100は、さまざまなワークロードを同時に処理するように構成できます。たとえば、一部のGPUはAIトレーニングに捧げることができますが、他のGPUは高性能コンピューティングまたは推論タスクに使用されます。
全体として、DGXステーションA100のMIGは、GPUリソース割り当ての生産性、効率、柔軟性を向上させ、高性能コンピューティングと共同ワークスペースを必要とする環境に理想的なソリューションとなっています。
引用：
[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-researchers-ai-data-center-in-a-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-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.robustthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.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-pods-per-gpu-for-enhanced-performance/