Az NVIDIA DGX állomáson található többalapú GPU (MIG) technológia számos jelentős előnyt kínál, különösen olyan környezetekben, ahol több felhasználónak vagy csapatnak hatékonyan kell megosztania a GPU erőforrásait.
1. Fokozott erőforrás -felhasználás: A MIG lehetővé teszi egyetlen GPU -t több példányra, amelyek mindegyike dedikált erőforrásokkal, például memóriával, gyorsítótárral és számított magokkal. Ez maximalizálja a GPU felhasználását azáltal, hogy lehetővé teszi a több munkaterhelés egyidejű futtatását egyetlen GPU -n, ami különösen előnyös azoknál a feladatoknál, amelyek nem telítik meg teljesen a GPU számítási képességét [1] [3] [9].
2. Garantált szolgáltatás minősége (QoS): Minden MIG -példány önállóan működik, biztosítva a kiszámítható átviteli sebességet és a késleltetést. Ez azt jelenti, hogy még ha több feladat is fut ugyanazon a GPU -n, minden feladat következetes teljesítményt nyújt más feladatok beavatkozása nélkül, ami elengedhetetlen az alacsony késés és a nagy megbízhatóságot igénylő alkalmazásokhoz [3] [9].
3. Javított együttműködés és rugalmasság: A MIG támogatja a többszörös telepítési lehetőségeket, beleértve a csupaszfémeket, a konténereket és a virtuális gépeket. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a csapatok számára, hogy hatékonyan megosszák a GPU -erőforrásokat, így ideálisak az olyan együttműködési környezetekhez, mint a kutatólaboratóriumok és az adattudományi csapatok [1] [3] [7].
4. Költséghatékonyság: Ha lehetővé teszi több felhasználó számára, hogy egyetlen GPU-t megosszák, a MIG csökkentheti a további hardverek szükségességét, így költséghatékony megoldássá válik, összehasonlítva az egyes felhasználók külön GPU-jával vagy felhőalapú GPU példányok bérlésével [1] [4].
5. A következtetés munkaterhelésének megnövekedett teljesítménye: A MIG jelentősen növeli a következtetéseket azáltal, hogy több kis modell párhuzamosan futtathat egyetlen GPU -n. Ez különösen hasznos olyan alkalmazásoknál, amelyek olyan kicsi, alacsony késleltetésű modelleket tartalmaznak, amelyek nem igényelnek GPU teljes teljesítményét [2] [7].
6. Biztonság és elszigeteltség: A MIG szigorú elszigeteltséget biztosít a példányok között, biztosítva, hogy az egyes felhasználók munkaterhelése biztonságosan futjon anélkül, hogy más felhasználókat befolyásolna. Ez különösen fontos a több bérlő környezetben, ahol az adatbiztonság kiemelkedő fontosságú [3] [9].
7. Skálázhatóság és sokoldalúság: Az A100 DGX állomás, a MIG támogatásával, konfigurálható a különféle munkaterhelések egyszerre történő kezelésére. Például egyes GPU-k szentelhetők az AI-képzéshez, míg mások nagy teljesítményű számítástechnikai vagy következtetési feladatokhoz használhatók, mindegyik egyidejűleg a teljesítmény lebomlása nélkül [2] [7].
Összességében a MIG az A100 DGX állomáson javítja a termelékenységet, a hatékonyságot és a rugalmasságot a GPU erőforrás-elosztásában, így ideális megoldást jelent a nagy teljesítményű számítástechnika és az együttműködési munkaterületek számára.
Idézetek:
[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.glenewswire.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/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-chitecture-white-paper_publised.pdf.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-Pu-Pu--Inhanced--pformance/