Vairāku instanču GPU (MIG) tehnoloģija NVIDIA DGX stacijā piedāvā vairākas nozīmīgas priekšrocības, jo īpaši vidē, kur vairākiem lietotājiem vai komandām efektīvi jādalās ar GPU resursiem.
1. Uzlabota resursu izmantošana: MIG ļauj vienu GPU sadalīt vairākos gadījumos, katram ar īpašiem resursiem, piemēram, atmiņu, kešatmiņu un aprēķināt serdeņus. Tas maksimāli palielina GPU izmantošanu, ļaujot vairākām darba slodzēm vienlaicīgi darboties vienā GPU, kas ir īpaši izdevīgi uzdevumiem, kas pilnībā nepiesātina GPU aprēķināšanas jaudu [1] [3] [9].
2. Garantētā pakalpojumu kvalitāte (QoS): katrs MIG instance darbojas neatkarīgi, nodrošinot paredzamu caurlaidspēju un latentumu. Tas nozīmē, ka pat tad, ja vienā un tajā pašā GPU darbojas vairāki uzdevumi, katram uzdevumam būs konsekventa veiktspēja, bez traucējumiem no citiem uzdevumiem, kas ir būtiski lietojumprogrammām, kurām nepieciešams zems latentums un augsta uzticamība [3] [9].
3. Uzlabota sadarbība un elastība: MIG atbalsta vairākas izvietošanas iespējas, ieskaitot tukšu metālu, konteinerus un virtuālās mašīnas. Šī elastība ļauj komandām efektīvi dalīties ar GPU resursiem, padarot to ideālu sadarbības videi, piemēram, pētniecības laboratorijai un datu zinātnes komandām [1] [3] [7].
4. Izmaksu efektivitāte: ļaujot vairākiem lietotājiem dalīties ar vienu GPU, MIG var samazināt nepieciešamību pēc papildu aparatūras, padarot to par rentablu risinājumu, salīdzinot ar atsevišķu GPU iegādi katram lietotājam vai īrējot mākoņa GPU gadījumus [1] [4].
5. Paaugstināta secinājumu darba slodzes caurlaidspēja: MIG var ievērojami palielināt secinājumu caurlaidspēju, ļaujot vairākiem maziem modeļiem darboties paralēli vienā GPU. Tas ir īpaši noderīgi lietojumprogrammām, kurās iesaistīti mazi, zema latentuma modeļi, kuriem nav nepieciešama pilnīga GPU veiktspēja [2] [7].
6. Drošība un izolācija: MIG nodrošina stingru izolāciju starp gadījumiem, nodrošinot, ka katra lietotāja darba slodze darbojas droši, neietekmējot citus lietotājus. Tas ir īpaši svarīgi vairāku īrnieku vidē, kur ir ārkārtīgi svarīga datu drošība [3] [9].
7. mērogojamība un daudzpusība: DGX staciju A100 ar savu atbalstu MIG var konfigurēt, lai vienlaikus apstrādātu dažādas darba slodzes. Piemēram, dažus GPU var veltīt AI apmācībai, bet citi tiek izmantoti augstas veiktspējas skaitļošanas vai secinājumu uzdevumiem, visi darbojas vienlaikus bez veiktspējas sadalīšanās [2] [7].
Kopumā MIG DGX stacijā A100 uzlabo produktivitāti, efektivitāti un elastību GPU resursu sadalījumā, padarot to par ideālu risinājumu videi, kurai nepieciešama augstas veiktspējas skaitļošanas un sadarbības darba vietas.
Atsauces:
[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/
.
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-rezearchers-ai-data-center-in-a-box
[6.]
.
[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/
.