NVIDIA DGX站中的多企业GPU(MIG)技术提供了一些重要的好处，尤其是在多个用户或团队需要有效地共享GPU资源的环境中。
1。增强资源利用：MIG允许将单个GPU划分为多个实例，每个GPU都有专用资源，例如内存，缓存和计算核心。这是通过使多个工作负载在单个GPU上同时运行的，从而最大程度地利用GPU利用率，这对于无法完全饱和GPU的计算能力的任务特别有益[1] [3] [9]。
2。保证服务质量(QoS)：每个MIG实例都独立运行，确保可预测的吞吐量和延迟。这意味着，即使多个任务在同一GPU上运行，每个任务都会具有一致的性能而不会受到其他任务的干扰，这对于需要低延迟和高可靠性的应用程序至关重要[3] [9]。
3。改进的协作和灵活性：MIG支持多个部署选项，包括裸机，容器和虚拟机。这种灵活性使团队能够有效地共享GPU资源，使其非常适合研究实验室和数据科学团队等协作环境[1] [3] [7]。
4。成本效率：通过允许多个用户共享单个GPU，MIG可以减少对其他硬件的需求，这使其成为具有成本效益的解决方案，而不是为每个用户购买单独的GPU或租用云GPU实例[1] [4]。
5。推理工作负载的增加吞吐量：MIG可以通过允许多个小型模型在单个GPU上并行运行，从而显着增加推理吞吐量。这对于涉及不需要GPU全面性能的小型低延迟模型的应用特别有用[2] [7]。
6.安全与隔离：MIG在实例之间提供了严格的隔离，确保每个用户的工作负载可以安全地运行而不会影响其他用户。这在数据安全性是最重要的多租户环境中尤其重要[3] [9]。
7。可伸缩性和多功能性：DGX站A100并支持MIG的支持，可以配置为同时处理各种工作负载。例如，某些GPU可以专用于AI训练，而另一些GPU则用于高性能计算或推理任务，所有这些都同时运行而无需降级[2] [7]。
总体而言，DGX站A100中的MIG提高了GPU资源分配中的生产力，效率和灵活性，这使其成为需要高性能计算和协作工作空间的环境的理想解决方案。
引用：
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-thepower-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
[2] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_systems_architecture.pdf
[3] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[4] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-station-a100-offers-a100-center-crearchers-researchers-researchers-researchers-ai ai-ai-data-centa-center-center-in-a-a-box.html
[5] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-finders-researchers-researchers-aikearchers-ai-ai-data-center-in-a-a-box
[6] https://www.megware.com/fileadmin/user_upload/landingpage%20nvidia/nvidia-ampere-arkitecture-white-white-white-whitepaper.pdf
[7] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-system-achitection-architecture-white-phite-white-paper_paper_paper_paper_paubled.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-nvidias-multi-instance-gpu-mig-mig-mig-mig-on-amazon-eks-more-per-per-per-per-per-gpu-for-for-for-enhand----