MIG (Multi-Instance GPU) -technologie verbetert de schaalbaarheid van het NVIDIA DGX-station A100 aanzienlijk door de partitionering van individuele GPU's in meerdere, volledig geïsoleerde instanties toe te staan. Met deze functie kan het DGX -station tegelijkertijd meerdere gebruikers of teams ondersteunen, waardoor het zeer geschikt is voor samenwerkingsomgevingen of gedeelde werkplekken.
Key verbeteringen
1.. Resource Partitioning: MIG maakt de partitionering van een enkele GPU mogelijk in maar liefst zeven onafhankelijke instanties, elk met een eigen speciale geheugen, cache en streaming multiprocessor. Dit zorgt ervoor dat elk exemplaar onafhankelijk werkt zonder te concurreren om middelen, waardoor GPU -efficiëntie en -gebruik wordt gemaximaliseerd [4] [8].
2. Gegarandeerde kwaliteit van de services (QoS): door voor elk geval geïsoleerde bronnen te bieden, zorgt Mig voor voorspelbare prestaties en gegarandeerde QoS. Dit is met name gunstig voor het tegelijkertijd uitvoeren van meerdere taken, zoals AI -inferentieverzoeken, zonder de prestaties van het systeem te beïnvloeden [8] [9].
3. Ondersteuning met meerdere gebruikers: het DGX-station A100 kan tot 28 afzonderlijke GPU-instanties bieden wanneer alle vier GPU's zijn ingeschakeld met MIG. Hierdoor kunnen meerdere gebruikers het systeem tegelijkertijd openen en gebruiken, waardoor het ideaal is voor data science -teams en onderwijsinstellingen [2] [7].
4. Flexibiliteit in de implementatie: MIG ondersteunt verschillende implementatie-opties, waaronder het uitvoeren van CUDA-applicaties op kale metaal of containers. Deze flexibiliteit wordt verder verbeterd door de NVIDIA Container Toolkit, waarmee gebruikers CUDA-versnelde containers kunnen uitvoeren op GPU-instanties [4] [9].
5. Schaalbaarheid en kosteneffectiviteit: door meerdere gebruikers in staat te stellen dezelfde GPU-bronnen efficiënt te delen, helpt MIG de behoefte aan individuele GPU-opstellingen of cloudverhuur te verminderen. Dit maakt het DGX-station een kosteneffectieve oplossing voor organisaties, vooral in vergelijking met het huren van cloud GPU-bronnen in de loop van de tijd [1] [5].
Gebruiksgevallen
- AI -training en inferentie: MIG maakt het mogelijk om verschillende GPU's in het DGX -station te geconfigureerd voor verschillende workloads, zoals AI -training, HPC of data -analyse. Deze flexibiliteit is cruciaal voor organisaties die diverse AI -workloads efficiënt moeten beheren [4] [10].
- Educatieve en onderzoeksomgevingen: het vermogen om meerdere gebruikers tegelijkertijd te ondersteunen, maakt het DGX -station bijzonder gunstig voor onderwijsinstellingen en onderzoekslaboratoria, waar gedeelde middelen gebruikelijk zijn [1] [4].
Samenvattend verbetert MIG-technologie de schaalbaarheid van het DGX-station door een flexibele, multi-user omgeving te bieden die het GPU-gebruik maximaliseert en tegelijkertijd voorspelbare prestaties zorgt. Dit maakt het DGX -station een ideaal platform voor onderzoek en ontwikkeling van collaboratieve AI in verschillende industrieën.
Citaten:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/Experience-The-Power-of-nvidia-DGX-Station-A100-971252
[2] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-Station-a100-SeSearchers-Ai-Data-Centa-Center-in-Abox.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-witing-paper_publiced.pdf
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-station-brings-data-center-heft-to-workGroups/
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[7] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-Station-a100 Oets-resesearchers-Ai-data-center-in-a-box
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9] https://www.skyblue.de/uploads/Datasheets/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-station-a100-datasheet-us-partner.pdf