NVIDIA DGX jaamas asuv mitme instantse GPU (MIG) tehnoloogia pakub mitmeid olulisi eeliseid, eriti keskkondades, kus mitu kasutajat või meeskonda peavad GPU ressursse tõhusalt jagama.
1. Ressursside täiustatud kasutamine: MIG võimaldab ühe GPU jaotada mitmeks juhtumiks, millest igaühel on spetsiaalsed ressursid nagu mälu, vahemälu ja arvutussüdamike. See maksimeerib GPU kasutamist, võimaldades mitmel töökoormusel üheaegselt ühe GPU -ga töötada, mis on eriti kasulik ülesannete jaoks, mis ei küllastu GPU arvutusvõimsust täielikult [1] [3] [3].
2. Garanteeritud teenuse kvaliteet (QOS): iga MIG eksemplar töötab iseseisvalt, tagades ennustatava läbilaskevõime ja latentsusaja. See tähendab, et isegi kui samal GPU -l töötab mitu ülesannet, on igal ülesandel järjepidev jõudlus ilma muude ülesannete sekkumiseta, mis on ülioluline rakenduste jaoks, mis nõuavad madalat latentsust ja suurt usaldusväärsust [3] [9].
3. Täiustatud koostöö ja paindlikkus: MIG toetab mitmeid juurutusvalikuid, sealhulgas palja metalli, konteinerid ja virtuaalsed masinad. See paindlikkus võimaldab meeskondadel GPU ressursse tõhusalt jagada, muutes selle ideaalseks koostöökeskkondades nagu teaduslaborid ja andmeteaduste meeskonnad [1] [3] [7].
4. kuluefektiivsus: võimaldades mitmel kasutajal jagada ühte GPU-d, võib MIG vähendada täiendava riistvara vajadust, muutes selle kulutõhusaks lahenduseks võrreldes iga kasutaja jaoks eraldi GPU-de ostmisega või Cloud GPU eksemplaride rentimisega [1] [4].
5. Järelduste töökoormuste suurenenud läbilaskevõime: MIG võib märkimisväärselt suurendada järeldust, võimaldades mitmel väikesel mudelil töötada paralleelselt ühe GPU -ga. See on eriti kasulik rakenduste jaoks, mis hõlmavad väikeseid, madala latentsusega mudeleid, mis ei vaja GPU täielikku jõudlust [2] [7].
6. Turvalisus ja eraldatus: MIG pakub juhtumite vahel ranget isoleerimist, tagades, et iga kasutaja töökoormus töötab turvaliselt, mõjutamata teisi kasutajaid. See on eriti oluline mitme üürniku keskkonnas, kus andmeturve on esmatähtis [3] [9].
7. Mastaapsus ja mitmekülgsus: DGX -jaama A100 saab MIG -i toel konfigureerida mitmesuguste töökoormustega samaaegselt. Näiteks saab mõnda GPU-d pühendada AI-treeningutele, teisi aga kasutatakse suure jõudlusega andmetöötluse või järelduste ülesannete täitmiseks, kõik töötavad samaaegselt ilma jõudluse halvenemiseta [2] [7].
Üldiselt suurendab DGX jaamas A100 MIG GPU ressursside jaotamise tootlikkust, tõhusust ja paindlikkust, muutes selle ideaalseks lahenduseks keskkondadele, mis nõuavad suure jõudlusega andmetöötlust ja koostööruume.
Tsitaadid:
]
[2] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
]
]
]
]
]
[9] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
]