Технология Multi-Instance GPU (MIG) на станции NVIDIA DGX предлагает несколько значительных преимуществ, особенно в средах, где несколько пользователей или команд должны эффективно делиться ресурсами графического процессора.
1. Улучшенное использование ресурсов: MIG позволяет разделить один графический процессор на несколько экземпляров, каждый из которых с выделенными ресурсами, такими как память, кэш и вычислительные ядер. Это максимизирует использование графических процессоров, позволяя одновременно работать несколько рабочих нагрузок на одном графическом процессоре, что особенно полезно для задач, которые не полностью насыщают вычислительную емкость GPU [1] [3] [9].
2. Гарантированное качество обслуживания (QoS): каждый экземпляр MIG работает независимо, обеспечивая предсказуемую пропускную способность и задержку. Это означает, что даже если несколько задач выполняются на одном GPU, каждая задача будет иметь постоянную производительность без помех от других задач, что имеет решающее значение для приложений, требующих низкой задержки и высокой надежности [3] [9].
3. Улучшение сотрудничества и гибкости: MIG поддерживает несколько вариантов развертывания, включая голый металл, контейнеры и виртуальные машины. Эта гибкость позволяет командам эффективно делиться ресурсами GPU, что делает их идеальными для совместных сред, таких как исследовательские лаборатории и группы по данным [1] [3] [7].
4. Эффективность затрат: позволяя нескольким пользователям делиться одним графическим процессором, MIG может снизить потребность в дополнительном оборудовании, что делает его экономически эффективным решением по сравнению с покупкой отдельных графических процессоров для каждого пользователя или аренды экземпляров облачных графических процессоров [1] [4].
5. Увеличенная пропускная способность для рабочих нагрузок с выводом: MIG может значительно увеличить пропускную способность вывода, позволяя нескольким небольшим моделям работать параллельно на одном графическом процессоре. Это особенно полезно для приложений, включающих небольшие модели с низкой задержкой, которые не требуют полной производительности GPU [2] [7].
6. Безопасность и изоляция: MIG обеспечивает строгую изоляцию между экземплярами, гарантируя, что рабочая нагрузка каждого пользователя выполняется надежно, не влияя на других пользователей. Это особенно важно в мультитенантных средах, где безопасность данных имеет первостепенное значение [3] [9].
7. Масштабируемость и универсальность: станция DGX A100 с его поддержкой MIG может быть настроена для выполнения различных рабочих нагрузок одновременно. Например, некоторые графические процессоры могут быть посвящены обучению ИИ, в то время как другие используются для высокопроизводительных задач вычислений или вывода, и все они работают одновременно без снижения производительности [2] [7].
В целом, MIG на станции DGX A100 повышает производительность, эффективность и гибкость при распределении ресурсов GPU, что делает его идеальным решением для сред, требующих высокопроизводительных вычислительных и совместных рабочих пространств.
Цитаты:
[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-da-center-in-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-researchers-ai-data-center-in-abox
[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-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-enhancemance-promerformance/