Den multi-instans GPU (MIG) -teknologien i NVIDIA DGX-stasjonen tilbyr flere betydelige fordeler, spesielt i miljøer der flere brukere eller team trenger å dele GPU-ressurser effektivt.
1. Forbedret ressursutnyttelse: MIG lar en enkelt GPU deles inn i flere forekomster, hver med dedikerte ressurser som minne, cache og beregne kjerner. Dette maksimerer GPU -utnyttelsen ved å gjøre det mulig for flere arbeidsmengder å kjøre samtidig på en enkelt GPU, noe som er spesielt gunstig for oppgaver som ikke fullt ut metter GPUs beregningskapasitet [1] [3] [9].
2. Garantert kvalitet på tjenesten (QoS): Hver MIG -forekomst fungerer uavhengig, og sikrer forutsigbar gjennomstrømning og latens. Dette betyr at selv om flere oppgaver kjører på samme GPU, vil hver oppgave ha jevn ytelse uten forstyrrelser fra andre oppgaver, noe som er avgjørende for applikasjoner som krever lav latens og høy pålitelighet [3] [9].
3. Forbedret samarbeid og fleksibilitet: MIG støtter flere distribusjonsalternativer, inkludert bare metall, containere og virtuelle maskiner. Denne fleksibiliteten gjør det mulig for team å dele GPU -ressurser effektivt, noe som gjør den ideell for samarbeidsmiljøer som forskningslaboratorier og datavitenskapsteam [1] [3] [7].
4. Kostnadseffektivitet: Ved å la flere brukere dele en enkelt GPU, kan MIG redusere behovet for ekstra maskinvare, noe som gjør det til en kostnadseffektiv løsning sammenlignet med å kjøpe separate GPU-er for hver bruker eller leie Cloud GPU-forekomster [1] [4].
5. Økt gjennomstrømning for arbeidsmengder for inferanse: MIG kan øke inferens gjennomstrømning betydelig ved å la flere små modeller kjøres parallelt på en enkelt GPU. Dette er spesielt nyttig for applikasjoner som involverer små modeller med lav latens som ikke krever full ytelse av en GPU [2] [7].
6. Sikkerhet og isolasjon: MIG gir streng isolasjon mellom tilfeller, og sikrer at hver brukers arbeidsmengde går sikkert uten å påvirke andre brukere. Dette er spesielt viktig i miljøer med flere leietakere der datasikkerhet er viktig [3] [9].
7. Skalerbarhet og allsidighet: DGX -stasjonen A100, med sin støtte til MIG, kan konfigureres til å håndtere en rekke arbeidsmengder samtidig. For eksempel kan noen GPU-er dedikeres til AI-trening, mens andre brukes til databehandling eller inferanseoppgaver med høy ytelse, alle kjører samtidig uten ytelsesnedbrytning [2] [7].
Totalt sett forbedrer MIG i DGX-stasjonen A100 produktiviteten, effektiviteten og fleksibiliteten i GPU-ressursallokering, noe som gjør det til en ideell løsning for miljøer som krever høyytelses databehandling og samarbeidende arbeidsområder.
Sitasjoner:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
[2] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/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-abox.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.robustpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-hwite-paper_published.pdf
[8] https://www.fujitsu.com/au/products/computing/server/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-azon-Eks-Running-More-Pods-per-gpu-for-enhanced-permance/s