Tehnologia GPU (MIG) multi-instanță din stația NVIDIA DGX oferă mai multe beneficii semnificative, în special în mediile în care mai mulți utilizatori sau echipe trebuie să partajeze resursele GPU în mod eficient.
1. Utilizare îmbunătățită a resurselor: MIG permite un singur GPU să fie partiționat în mai multe instanțe, fiecare cu resurse dedicate, cum ar fi memoria, memoria și nucleele de calcul. Acest lucru maximizează utilizarea GPU, permițând mai multe sarcini de lucru să funcționeze simultan pe un singur GPU, care este în special benefic pentru sarcinile care nu satura pe deplin capacitatea de calcul a GPU [1] [3] [9].
2. Calitatea garantată a serviciului (QoS): Fiecare instanță MIG funcționează independent, asigurând debitul și latența previzibile. Aceasta înseamnă că, chiar dacă mai multe sarcini rulează pe același GPU, fiecare sarcină va avea o performanță constantă, fără interferențe din alte sarcini, ceea ce este crucial pentru aplicațiile care necesită o latență scăzută și o fiabilitate ridicată [3] [9].
3. Colaborare și flexibilitate îmbunătățită: MIG acceptă mai multe opțiuni de implementare, inclusiv metal gol, containere și mașini virtuale. Această flexibilitate permite echipelor să partajeze resursele GPU în mod eficient, ceea ce o face ideală pentru medii de colaborare, cum ar fi laboratoarele de cercetare și echipele de știință a datelor [1] [3] [7].
4. Eficiența costurilor: permițând mai multor utilizatori să partajeze un singur GPU, MIG poate reduce nevoia de hardware suplimentar, ceea ce îl face o soluție rentabilă în comparație cu achiziționarea de GPU-uri separate pentru fiecare utilizator sau închirierea instanțelor GPU cloud [1] [4].
5. Randamentul crescut pentru sarcinile de lucru pentru inferență: MIG poate crește semnificativ randamentul de inferență, permițând mai multe modele mici să funcționeze în paralel pe un singur GPU. Acest lucru este util în special pentru aplicațiile care implică modele mici, cu latență scăzută, care nu necesită performanța completă a unui GPU [2] [7].
6. Securitate și izolare: MIG oferă o izolare strictă între instanțe, asigurându -se că volumul de lucru al fiecărui utilizator rulează în siguranță, fără a avea impact asupra altor utilizatori. Acest lucru este deosebit de important în mediile multi-chiriași în care securitatea datelor este primordială [3] [9].
7. Scalabilitate și versatilitate: Stația DGX A100, cu suportul său pentru MIG, poate fi configurat pentru a gestiona simultan o varietate de sarcini de lucru. De exemplu, unele GPU-uri pot fi dedicate antrenamentului AI, în timp ce altele sunt utilizate pentru sarcini de calcul sau de înaltă performanță, toate rulând concomitent fără degradarea performanței [2] [7].
În general, MIG în stația DGX A100 îmbunătățește productivitatea, eficiența și flexibilitatea în alocarea resurselor GPU, ceea ce o face o soluție ideală pentru mediile care necesită calcule de înaltă performanță și spații de lucru colaborative.
Citări:
[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-reelease/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-tatation-a100-oferici-researchers-AI-Data-Center-in-A-Box.html
[5] http://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-tatation-a100-oferici-researchers-AI-data-centr-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_published.pdf
[8] https://www.fujitsu.com/au/products/computing/servers/supercomputer/gpu-computing/nvidia-dgx-systems/dgx-tatation/
[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-urning-more-tods-per-gpu-for-enhance-performance/