NVIDIA DGX istasyonundaki çoklu GPU (MIG) teknolojisi, özellikle birden fazla kullanıcı veya ekibin GPU kaynaklarını verimli bir şekilde paylaşması gereken ortamlarda birkaç önemli fayda sunar.
1. Geliştirilmiş kaynak kullanımı: MIG, tek bir GPU'nun her biri bellek, önbellek ve hesaplama çekirdekleri gibi özel kaynaklara sahip birden fazla örneğe bölünmesine izin verir. Bu, GPU'nun hesaplama kapasitesini tamamen doyurmayan görevler için faydalı olan tek bir GPU'da aynı anda çalışmasını sağlayarak GPU kullanımını en üst düzeye çıkarır [1] [3] [9].
2. Garantili Hizmet Kalitesi (QoS): Her MIG örneği bağımsız olarak çalışır ve öngörülebilir verim ve gecikme sağlar. Bu, aynı GPU'da birden fazla görev sürse bile, her görevin düşük gecikme ve yüksek güvenilirlik gerektiren uygulamalar için çok önemli olan diğer görevlerden müdahale etmeden tutarlı bir performansa sahip olacağı anlamına gelir [3] [9].
3. Geliştirilmiş işbirliği ve esneklik: MIG, çıplak metal, kaplar ve sanal makineler dahil olmak üzere birden fazla dağıtım seçeneğini destekler. Bu esneklik, ekiplerin GPU kaynaklarını verimli bir şekilde paylaşmalarını sağlar ve bu da araştırma laboratuvarları ve veri bilimi ekipleri gibi işbirlikçi ortamlar için idealdir [1] [3] [7].
4. Maliyet verimliliği: Birden fazla kullanıcının tek bir GPU paylaşmasına izin vererek, MIG ek donanım ihtiyacını azaltabilir, bu da her kullanıcı için ayrı GPU satın almaya veya bulut GPU örnekleri kiralamaya kıyasla uygun maliyetli bir çözüm haline getirebilir [1] [4].
5. Çıkarım iş yükleri için artan verim: MIG, birden fazla küçük modelin tek bir GPU'ya paralel olarak çalışmasına izin vererek çıkarım verimini önemli ölçüde artırabilir. Bu, özellikle bir GPU'nun tam performansını gerektirmeyen küçük, düşük gecikmeli modelleri içeren uygulamalar için yararlıdır [2] [7].
6. Güvenlik ve tecrit: MIG, her kullanıcının iş yükünün diğer kullanıcıları etkilemeden güvenli bir şekilde çalışmasını sağlayarak örnekler arasında sıkı bir izolasyon sağlar. Bu özellikle veri güvenliğinin çok önemli olduğu çok kiracı ortamlarda önemlidir [3] [9].
7. Ölçeklenebilirlik ve çok yönlülük: DGX istasyonu A100, MIG'ye verdiği desteği ile aynı anda çeşitli iş yüklerini işleyecek şekilde yapılandırılabilir. Örneğin, bazı GPU'lar AI eğitimine ayrılabilirken, diğerleri yüksek performanslı bilgi işlem veya çıkarım görevleri için kullanılır, hepsi performans bozulması olmadan aynı anda çalışır [2] [7].
Genel olarak, DGX istasyonu A100'deki MIG, GPU kaynak tahsisinde üretkenliği, verimliliği ve esnekliği arttırır, bu da onu yüksek performanslı bilgi işlem ve işbirlikçi çalışma alanları gerektiren ortamlar için ideal bir çözüm haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-tation-a100-971252
[2] https://www.skybue.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-tation-a100-steearchers-ai-data-center-in-a-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-tation-a100-ofers-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-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/maximizizing-gpu-utilization-with-nvidias-multi-instance-gpu-mig-on-npu-for-enhanted-perpormence/