تعزز تقنية MIG (GPU Multi-Stinstance) بشكل كبير قابلية التوسع لمحطة NVIDIA DGX A100 من خلال السماح بتقسيم وحدات معالجة الرسومات الفردية إلى مثيلات متعددة معزولة بالكامل. تمكن هذه الميزة محطة DGX من دعم العديد من المستخدمين أو الفرق في وقت واحد ، مما يجعلها مناسبة للغاية للبيئات التعاونية أو مساحات العمل المشتركة.
تحسينات المفاتيح
1. تقسيم الموارد: يسمح MIG بتقسيم وحدة معالجة الرسومات الواحدة إلى ما يصل إلى سبع حالات مستقلة ، ولكل منها ذاكرتها المخصصة وذاكرة التخزين المؤقت والمعالجة المتعددة. هذا يضمن أن كل مثيل يعمل بشكل مستقل دون التنافس على الموارد ، وبالتالي زيادة كفاءة GPU واستخدامها [4] [8].
2. جودة الخدمة المضمونة (QOS): من خلال توفير موارد معزولة لكل حالة ، يضمن MIG أداءً يمكن التنبؤ به و QOS المضمون. هذا مفيد بشكل خاص لتشغيل وظائف متعددة في وقت واحد ، مثل طلبات الاستدلال الذكاء الاصطناعى ، دون التأثير على أداء النظام [8] [9].
3. دعم متعدد المستخدمين: يمكن لمحطة DGX A100 توفير ما يصل إلى 28 حالة منفصلة GPU عندما يتم تمكين جميع وحدات معالجة الرسومات الأربعة مع MIG. يتيح ذلك العديد من المستخدمين الوصول إلى النظام واستخدامه في وقت واحد في وقت واحد ، مما يجعله مثاليًا لفرق علوم البيانات والمؤسسات التعليمية [2] [7].
4. المرونة في النشر: يدعم MIG خيارات النشر المختلفة ، بما في ذلك تشغيل تطبيقات CUDA على الحاويات العارية أو الحاويات. يتم تعزيز هذه المرونة بشكل أكبر من خلال مجموعة أدوات حاوية NVIDIA ، والتي تتيح للمستخدمين تشغيل حاويات CUDA المدمرة على مثيلات GPU [4] [9].
5. قابلية التوسع وفعالية التكلفة: من خلال تمكين العديد من المستخدمين من مشاركة موارد GPU نفسها بكفاءة ، يساعد MIG في تقليل الحاجة إلى إعدادات GPU الفردية أو الإيجارات السحابية. هذا يجعل محطة DGX حلاً فعالًا من حيث التكلفة للمؤسسات ، خاصةً عند مقارنتها بتأجير موارد GPU Cloud مع مرور الوقت [1] [5].
استخدام الحالات
- تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال: يتيح MIG تكوين وحدات معالجة الرسومات المختلفة في محطة DGX لأعباء العمل المختلفة ، مثل تدريب الذكاء الاصطناعي أو HPC أو تحليلات البيانات. هذه المرونة مهمة بالنسبة للمنظمات التي تحتاج إلى إدارة أعباء عمل متنوعة من الذكاء الاصطناعي بكفاءة [4] [10].
- البيئات التعليمية والبحثية: القدرة على دعم العديد من المستخدمين في وقت واحد تجعل محطة DGX مفيدة بشكل خاص للمؤسسات التعليمية ومختبرات الأبحاث ، حيث تكون الموارد المشتركة شائعة [1] [4].
باختصار ، تعزز تقنية MIG قابلية التوسع في محطة DGX من خلال توفير بيئة مرنة متعددة المستخدمين تزيد من استخدام GPU مع ضمان الأداء المتوقع. هذا يجعل محطة DGX منصة مثالية للبحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
الاستشهادات:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-tation-a100-971252
[2] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-tation-a100-offers-resears-ai-data-center-in-a-box.html
[3] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
[4] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publish.pdf
[5]
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[7]
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[10] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[11] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/dgx-family-print-dgx-tation-a100-datasheet-us-bartner.pdf