MIG (moni-instance GPU) -tekniikka parantaa merkittävästi NVIDIA DGX -aseman A100 skaalautuvuutta sallimalla yksittäisten GPU: ien jakautuminen moniin, täysin eristetyihin tapauksiin. Tämä ominaisuus antaa DGX -asemalle mahdollisuuden tukea useita käyttäjiä tai joukkueita samanaikaisesti, mikä tekee siitä erittäin sopivan yhteistyöympäristöön tai jaettuihin työtiloihin.
Avainparannukset
1. Resurssien osiointi: MIG sallii yhden GPU: n jakautumisen jopa seitsemään riippumattomaan tapaukseen, jokaisella on oma omistettu muisti, välimuisti ja streaming moniprosessori. Tämä varmistaa, että jokainen ilmentymä toimii itsenäisesti kilpailematta resursseista, maksimoimalla siten GPU -tehokkuuden ja hyödyntämisen [4] [8].
2. Taattu palvelun laatu (QoS): Tarjoamalla yksittäisiä resursseja jokaiselle ilmentymälle, MIG varmistaa ennustettavan suorituskyvyn ja taataan QoS: n. Tämä on erityisen hyödyllistä suorittaa useita töitä samanaikaisesti, kuten AI -päätelmäpyynnöt, vaikuttamatta järjestelmän suorituskykyyn [8] [9].
3. Monen käyttäjän tuki: DGX-asema A100 voi tarjota jopa 28 erillistä GPU-tapausta, kun kaikki neljä GPU: ta on käytössä MIG: llä. Tämän avulla useat käyttäjät voivat käyttää ja hyödyntää järjestelmää samanaikaisesti, mikä tekee siitä ihanteellisen tietotekniikan ryhmille ja oppilaitoksille [2] [7].
4. Joustavuus käyttöönotossa: MIG tukee erilaisia käyttöönottovaihtoehtoja, mukaan lukien CUDA-sovellusten suorittaminen paljain-metallissa tai säilöissä. Tätä joustavuutta parantaa edelleen NVIDIA Container -työkalupakki, jonka avulla käyttäjät voivat käyttää CUDA: n kiihtyviä säilöjä GPU-tapauksissa [4] [9].
5. Skaalautuvuus ja kustannustehokkuus: Antamalla useat käyttäjät jakaa samat GPU-resurssit tehokkaasti, MIG auttaa vähentämään yksittäisten GPU-asetusten tai pilvivuokrauksen tarvetta. Tämä tekee DGX-asemasta kustannustehokkaan ratkaisun organisaatioille, etenkin verrattuna Cloud GPU -resurssien vuokraamiseen ajan myötä [1] [5].
Käyttötapaukset
- AI -koulutus ja päätelmä: MIG sallii DGX -aseman eri GPU: n määrittämisen erilaisille työmäärille, kuten AI -koulutukseen, HPC: hen tai data -analytiikkaan. Tämä joustavuus on ratkaisevan tärkeä organisaatioille, joiden on hallittava erilaisia AI -työmääriä tehokkaasti [4] [10].
- Koulutus- ja tutkimusympäristöt: Kyky tukea useita käyttäjiä tekee samanaikaisesti DGX -asemasta erityisen hyödyllisen oppilaitoksille ja tutkimuslaboratorioille, joissa yhteiset resurssit ovat yleisiä [1] [4].
Yhteenvetona voidaan todeta, että MIG-tekniikka parantaa DGX-aseman skaalautuvuutta tarjoamalla joustavan, monen käyttäjän ympäristön, joka maksimoi GPU: n käytön varmistaen samalla ennustettavan suorituskyvyn. Tämä tekee DGX -asemasta ihanteellisen alustan yhteistyöhön perustuvalle AI -tutkimukselle ja kehitykselle eri toimialoilla.
Viittaukset:
.
[2] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-station-a100-offers-resescesers-ai-data-center-in-ax.html
.
.
.
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
.
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9.
[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
