Công nghệ GPU đa cấp (MIG) trong trạm NVIDIA DGX cung cấp một số lợi ích đáng kể, đặc biệt là trong môi trường mà nhiều người dùng hoặc nhóm cần chia sẻ tài nguyên GPU một cách hiệu quả.
1. Sử dụng tài nguyên nâng cao: MIG cho phép một GPU duy nhất được phân chia thành nhiều trường hợp, mỗi trường hợp có tài nguyên chuyên dụng như bộ nhớ, bộ đệm và cõi tính toán. Điều này tối đa hóa việc sử dụng GPU bằng cách cho phép nhiều khối lượng công việc chạy đồng thời trên một GPU duy nhất, điều này đặc biệt có lợi cho các nhiệm vụ không bão hòa hoàn toàn khả năng tính toán của GPU [1] [3] [9].
2. Chất lượng dịch vụ được đảm bảo (QoS): Mỗi phiên bản MIG hoạt động độc lập, đảm bảo thông lượng và độ trễ có thể dự đoán được. Điều này có nghĩa là ngay cả khi nhiều tác vụ đang chạy trên cùng một GPU, mỗi nhiệm vụ sẽ có hiệu suất nhất quán mà không cần can thiệp từ các tác vụ khác, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp và độ tin cậy cao [3] [9].
3. Cải thiện sự hợp tác và linh hoạt: MIG hỗ trợ nhiều tùy chọn triển khai, bao gồm cả kim loại trần, container và máy ảo. Tính linh hoạt này cho phép các nhóm chia sẻ tài nguyên GPU một cách hiệu quả, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các môi trường hợp tác như phòng thí nghiệm nghiên cứu và nhóm khoa học dữ liệu [1] [3] [7].
4. Hiệu quả chi phí: Bằng cách cho phép nhiều người dùng chia sẻ một GPU duy nhất, MIG có thể giảm nhu cầu về phần cứng bổ sung, biến nó thành một giải pháp hiệu quả về chi phí so với việc mua GPU riêng biệt cho mỗi người dùng hoặc thuê các trường hợp GPU Cloud [1] [4].
5. Tăng thông lượng cho khối lượng công việc suy luận: MIG có thể tăng đáng kể thông lượng suy luận bằng cách cho phép nhiều mô hình nhỏ chạy song song trên một GPU. Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng liên quan đến các mô hình nhỏ, có độ trễ thấp không yêu cầu hiệu suất đầy đủ của GPU [2] [7].
6. Bảo mật và cách ly: MIG cung cấp sự cô lập nghiêm ngặt giữa các trường hợp, đảm bảo rằng khối lượng công việc của mỗi người dùng chạy an toàn mà không ảnh hưởng đến người dùng khác. Điều này đặc biệt quan trọng trong các môi trường nhiều người thuê trong đó bảo mật dữ liệu là tối quan trọng [3] [9].
7. Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Trạm DGX A100, với sự hỗ trợ cho MIG, có thể được cấu hình để xử lý đồng thời nhiều khối lượng công việc. Ví dụ, một số GPU có thể được dành riêng cho đào tạo AI, trong khi những GPU khác được sử dụng cho các tác vụ điện toán hoặc suy luận hiệu suất cao, tất cả đều chạy đồng thời mà không suy giảm hiệu suất [2] [7].
Nhìn chung, MIG trong Trạm DGX A100 tăng cường năng suất, hiệu quả và tính linh hoạt trong phân bổ tài nguyên GPU, làm cho nó trở thành một giải pháp lý tưởng cho môi trường đòi hỏi tính toán hiệu suất cao và không gian làm việc hợp tác.
Trích dẫn:
[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-a-Box.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.robusthpc.com/wp-content/uploads/201
.
[9] https://www.nvidia.com/en-us/technology/multi-instance-gpu/
.