Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Πώς βελτιώνει η τεχνολογία MIG την επεκτασιμότητα του σταθμού DGX


Πώς βελτιώνει η τεχνολογία MIG την επεκτασιμότητα του σταθμού DGX


Η τεχνολογία MIG (Multi-Instance GPU) ενισχύει σημαντικά την επεκτασιμότητα του σταθμού NVIDIA DGX A100, επιτρέποντας την κατανομή των μεμονωμένων GPU σε πολλαπλές, πλήρως απομονωμένες περιπτώσεις. Αυτή η λειτουργία επιτρέπει στον σταθμό DGX να υποστηρίζει ταυτόχρονα πολλούς χρήστες ή ομάδες, καθιστώντας το εξαιρετικά κατάλληλο για συνεργατικά περιβάλλοντα ή κοινόχρηστους χώρους εργασίας.

βασικές βελτιώσεις

1. Διαχωρισμός πόρων: Το MIG επιτρέπει τη διαίρεση μιας ενιαίας GPU σε επτά ανεξάρτητες περιπτώσεις, το καθένα με τη δική του αφοσιωμένη μνήμη, την προσωρινή μνήμη και τον πολλαπλασιαστή ροής. Αυτό εξασφαλίζει ότι κάθε περίπτωση λειτουργεί ανεξάρτητα χωρίς να ανταγωνίζεται τους πόρους, μεγιστοποιώντας έτσι την αποτελεσματικότητα και τη χρήση της GPU [4] [8].

2. Εγγυημένη ποιότητα υπηρεσίας (QOS): Παρέχοντας απομονωμένους πόρους για κάθε περίπτωση, η MIG εξασφαλίζει προβλέψιμες επιδόσεις και εγγυημένη QoS. Αυτό είναι ιδιαίτερα ευεργετικό για τη λειτουργία πολλαπλών εργασιών ταυτόχρονα, όπως αιτήματα συμπερασμάτων AI, χωρίς να επηρεάζει την απόδοση του συστήματος [8] [9].

3. Υποστήριξη πολλαπλών χρηστών: Ο σταθμός DGX A100 μπορεί να παρέχει έως και 28 ξεχωριστές περιπτώσεις GPU όταν και οι τέσσερις GPU είναι ενεργοποιημένες με MIG. Αυτό επιτρέπει σε πολλούς χρήστες να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν το σύστημα ταυτόχρονα, καθιστώντας το ιδανικό για ομάδες επιστήμης δεδομένων και εκπαιδευτικά ιδρύματα [2] [7].

4. Ευελιξία στην ανάπτυξη: Η MIG υποστηρίζει διάφορες επιλογές ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένης της εκτέλεσης εφαρμογών CUDA σε γυμνά-μετάλλια ή δοχεία. Αυτή η ευελιξία ενισχύεται περαιτέρω από το Nvidia Container Toolkit, το οποίο επιτρέπει στους χρήστες να εκτελούν δοχεία CUDA-επιταχυνόμενου σε περιπτώσεις GPU [4] [9].

5. Η επεκτασιμότητα και η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας: επιτρέποντας σε πολλούς χρήστες να μοιράζονται αποτελεσματικά τους ίδιους πόρους GPU, η MIG συμβάλλει στη μείωση της ανάγκης για μεμονωμένες ρυθμίσεις GPU ή ενοικιάσεις σύννεφων. Αυτό καθιστά το σταθμό DGX μια οικονομικά αποδοτική λύση για τους οργανισμούς, ειδικά σε σύγκριση με την ενοικίαση πόρων GPU cloud με την πάροδο του χρόνου [1] [5].

Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις

- Εκπαίδευση και συμπεράσματα AI: Το MIG επιτρέπει τη διαμόρφωση διαφορετικών GPU στον σταθμό DGX για διαφορετικούς φόρτους εργασίας, όπως η εκπαίδευση AI, η HPC ή η ανάλυση δεδομένων. Αυτή η ευελιξία είναι ζωτικής σημασίας για τους οργανισμούς που πρέπει να διαχειριστούν αποτελεσματικά τους διαφορετικούς φόρτους εργασίας AI [4] [10].

- Εκπαιδευτικά και ερευνητικά περιβάλλοντα: Η δυνατότητα υποστήριξης πολλαπλών χρηστών καθιστά ταυτόχρονα το σταθμό DGX ιδιαίτερα επωφελής για τα εκπαιδευτικά ιδρύματα και τα ερευνητικά εργαστήρια, όπου οι κοινές πόροι είναι κοινές [1] [4].

Συνοπτικά, η τεχνολογία MIG ενισχύει την επεκτασιμότητα του σταθμού DGX παρέχοντας ένα ευέλικτο, πολλαπλών χρηστών περιβάλλοντος που μεγιστοποιεί τη χρήση της GPU, εξασφαλίζοντας παράλληλα την προβλέψιμη απόδοση. Αυτό καθιστά το σταθμό DGX μια ιδανική πλατφόρμα για συνεργατική έρευνα και ανάπτυξη AI σε διάφορες βιομηχανίες.

Αναφορές:
[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-offers-research-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-hhite-paper_publish.pdf
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-station-ings-rings-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-offers-rearchers-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