Teknologi GPU Multi-Instance (MIG) di stasiun NVIDIA DGX menawarkan beberapa manfaat signifikan, terutama di lingkungan di mana banyak pengguna atau tim perlu berbagi sumber daya GPU secara efisien.
1. Pemanfaatan Sumber Daya yang Ditingkatkan: MIG memungkinkan GPU tunggal untuk dipartisi ke dalam beberapa contoh, masing -masing dengan sumber daya khusus seperti memori, cache, dan core komputasi. Ini memaksimalkan pemanfaatan GPU dengan memungkinkan banyak beban kerja untuk berjalan secara bersamaan pada satu GPU, yang terutama bermanfaat untuk tugas yang tidak sepenuhnya memenuhi kapasitas komputasi GPU [1] [3] [9].
2. Yang Dijamin Kualitas Layanan (QoS): Setiap instance MIG beroperasi secara independen, memastikan throughput dan latensi yang dapat diprediksi. Ini berarti bahwa bahkan jika beberapa tugas berjalan pada GPU yang sama, setiap tugas akan memiliki kinerja yang konsisten tanpa gangguan dari tugas lain, yang sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan latensi rendah dan keandalan tinggi [3] [9].
3. Peningkatan kolaborasi dan fleksibilitas: MIG mendukung beberapa opsi penyebaran, termasuk logam telanjang, wadah, dan mesin virtual. Fleksibilitas ini memungkinkan tim untuk berbagi sumber daya GPU secara efisien, menjadikannya ideal untuk lingkungan kolaboratif seperti laboratorium penelitian dan tim sains data [1] [3] [7].
4. Efisiensi Biaya: Dengan memungkinkan banyak pengguna untuk berbagi GPU tunggal, MIG dapat mengurangi kebutuhan untuk perangkat keras tambahan, menjadikannya solusi yang hemat biaya dibandingkan dengan membeli GPU terpisah untuk setiap pengguna atau menyewa instance GPU cloud [1] [4].
5. Peningkatan throughput untuk beban kerja inferensi: MIG dapat secara signifikan meningkatkan throughput inferensi dengan memungkinkan beberapa model kecil berjalan secara paralel pada GPU tunggal. Ini sangat berguna untuk aplikasi yang melibatkan model kecil, latensi rendah yang tidak memerlukan kinerja penuh GPU [2] [7].
6. Keamanan dan Isolasi: MIG memberikan isolasi ketat antara contoh, memastikan bahwa beban kerja setiap pengguna berjalan dengan aman tanpa memengaruhi pengguna lain. Ini sangat penting dalam lingkungan multi-penyewa di mana keamanan data adalah yang terpenting [3] [9].
7. Skalabilitas dan keserbagunaan: Stasiun DGX A100, dengan dukungannya untuk MIG, dapat dikonfigurasi untuk menangani berbagai beban kerja secara bersamaan. Sebagai contoh, beberapa GPU dapat didedikasikan untuk pelatihan AI, sementara yang lain digunakan untuk tugas komputasi atau inferensi berkinerja tinggi, semuanya berjalan secara bersamaan tanpa degradasi kinerja [2] [7].
Secara keseluruhan, MIG di stasiun DGX A100 meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan fleksibilitas dalam alokasi sumber daya GPU, menjadikannya solusi ideal untuk lingkungan yang membutuhkan ruang kerja komputasi dan kolaboratif berkinerja tinggi.
Kutipan:
[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-offers-researchers-ai-data-center-in-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-searchers-ai-data-center-in-a-box
[6] https://www.megware.com/fileadmin/user_upload/landingpage%20nvidia/nvidia-amer-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-sks-running-more-pods-per-gpu-for-senhance-performance/