La tecnologia MIG (GPU multi-istanza) migliora in modo significativo la scalabilità della stazione A100 NVIDIA DGX consentendo il partizionamento di singoli GPU in più istanze completamente isolate. Questa funzione consente alla stazione DGX di supportare contemporaneamente più utenti o team, rendendolo molto adatto per ambienti collaborativi o aree di lavoro condivise.
miglioramenti chiave
1. Partizionamento delle risorse: MIG consente il partizionamento di una singola GPU in ben sette istanze indipendenti, ognuna con la sua memoria, la cache e lo streaming dedicati. Ciò garantisce che ogni istanza operi in modo indipendente senza competere per le risorse, massimizzando così l'efficienza e l'utilizzo della GPU [4] [8].
2. Qualità del servizio garantita (QoS): fornendo risorse isolate per ogni istanza, MIG garantisce prestazioni prevedibili e QoS garantito. Ciò è particolarmente vantaggioso per la gestione di più posti di lavoro contemporaneamente, come le richieste di inferenza AI, senza influire sulle prestazioni del sistema [8] [9].
3. Supporto multiutente: la stazione DGX A100 può fornire fino a 28 istanze GPU separate quando tutte e quattro le GPU sono abilitate con MIG. Ciò consente a più utenti di accedere e utilizzare contemporaneamente il sistema, rendendolo ideale per i team di dati e le istituzioni educative [2] [7].
4. Flessibilità nella distribuzione: MIG supporta varie opzioni di distribuzione, inclusa l'esecuzione di applicazioni CUDA su metalli nudi o contenitori. Questa flessibilità è ulteriormente migliorata dal toolkit del contenitore Nvidia, che consente agli utenti di eseguire contenitori accelerati da CUDA su istanze GPU [4] [9].
5. Scalabilità ed efficacia in termini di costi: consentendo a più utenti di condividere le stesse risorse GPU in modo efficiente, MIG aiuta a ridurre la necessità di singole configurazioni GPU o noleggi cloud. Ciò rende la stazione DGX una soluzione economica per le organizzazioni, soprattutto se confrontata per l'affitto delle risorse GPU del cloud nel tempo [1] [5].
casi d'uso
- Formazione e inferenza AI: MIG consente di configurare diverse GPU nella stazione DGX per carichi di lavoro diversi, come formazione AI, HPC o analisi dei dati. Questa flessibilità è cruciale per le organizzazioni che devono gestire diversi carichi di lavoro di intelligenza artificiale [4] [10].
- Ambienti educativi e di ricerca: la capacità di supportare più utenti contemporaneamente rende la stazione DGX particolarmente vantaggiosa per le istituzioni educative e i laboratori di ricerca, dove le risorse condivise sono comuni [1] [4].
In sintesi, la tecnologia MIG migliora la scalabilità della stazione DGX fornendo un ambiente multiutente flessibile che massimizza l'utilizzo della GPU garantendo al contempo prestazioni prevedibili. Ciò rende la stazione DGX una piattaforma ideale per la ricerca e lo sviluppo collaborativo dell'IA in vari settori.
Citazioni:
[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-offearchers-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_publy.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-Forders-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.competa.com/dgxstation-A100.html
[11] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/dgx-family-print-dgx-station-a100-dasheet-us-partner.pdf