Die MIG-Technologie (Multi-Instance-GPU) -Technologie verbessert die Skalierbarkeit der NVIDIA-DGX-Station A100 erheblich, indem die Aufteilung einzelner GPUs in mehrere, vollständig isolierte Instanzen aufgeteilt wird. Diese Funktion ermöglicht es der DGX -Station, mehrere Benutzer oder Teams gleichzeitig zu unterstützen, sodass sie für kollaborative Umgebungen oder gemeinsame Arbeitsbereiche sehr geeignet ist.
Schlüsselverbesserungen
1. Ressourcenpartitionierung: MIG ermöglicht die Partitionierung einer einzelnen GPU in bis zu sieben unabhängige Instanzen, die jeweils einen eigenen Multiprozessor mit eigenem Speicher, Cache und Streaming haben. Dies stellt sicher, dass jede Instanz unabhängig voneinander arbeitet, ohne um Ressourcen zu konkurrieren, wodurch die Effizienz und Nutzung der GPU maximiert wird [4] [8].
2. Garantierte Servicequalität (QoS): Durch Bereitstellung von isolierten Ressourcen für jede Instanz stellt MIG eine vorhersehbare Leistung und garantierte QoS sicher. Dies ist besonders vorteilhaft, um mehrere Jobs gleichzeitig auszuführen, z. B. AI -Inferenzanfragen, ohne die Systemleistung zu beeinflussen [8] [9].
3.. Mehrbenutzerunterstützung: Die DGX Station A100 kann bis zu 28 separate GPU-Instanzen bereitstellen, wenn alle vier GPUs mit MIG aktiviert sind. Auf diese Weise können mehrere Benutzer gleichzeitig auf das System zugreifen und sie nutzen, sodass es ideal für Datenwissenschaftteams und Bildungseinrichtungen [2] [7].
V. Diese Flexibilität wird durch das NVIDIA-Container-Toolkit weiter verbessert, mit dem Benutzer Cuda-Beschleunigungsbehälter in GPU-Instanzen ausführen können [4] [9].
5. Skalierbarkeit und Kosteneffizienz: Durch Ermöglichung mehrerer Benutzer können MIG die gleichen GPU-Ressourcen effizient teilen, und reduziert die Notwendigkeit einzelner GPU-Setups oder Cloud-Vermietungen. Dies macht die DGX-Station zu einer kostengünstigen Lösung für Organisationen, insbesondere im Vergleich zum Mieten von Cloud-GPU-Ressourcen im Laufe der Zeit [1] [5].
Anwendungsfälle
- AI -Training und Inferenz: MIG ermöglicht es, verschiedene GPUs in der DGX -Station für verschiedene Workloads zu konfigurieren, z. B. AI -Training, HPC oder Datenanalyse. Diese Flexibilität ist für Organisationen von entscheidender Bedeutung, die verschiedene KI -Workloads effizient verwalten müssen [4] [10].
- Bildungs- und Forschungsumgebungen: Die Fähigkeit, mehrere Benutzer gleichzeitig zu unterstützen, macht die DGX -Station für Bildungseinrichtungen und Forschungslabors, in denen gemeinsame Ressourcen gemeinsam sind [1] [4].
Zusammenfassend verbessert die MIG-Technologie die Skalierbarkeit der DGX-Station, indem eine flexible Umgebung mit mehreren Benutzern bereitgestellt wird, die die GPU-Nutzung maximiert und gleichzeitig eine vorhersehbare Leistung gewährleistet. Dies macht die DGX -Station zu einer idealen Plattform für kollaborative KI -Forschung und -entwicklung in verschiedenen Branchen.
Zitate:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-bower-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
[2] https://www.gubenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-station-a100- offers-researchers-
[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] 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/mar-user-guide/
[7] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-researchers-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-spartner.pdf