MIG(Multi-Instance GPU)テクノロジーは、個々のGPUを複数の完全に分離したインスタンスに分割することを可能にすることにより、NVIDIA DGXステーションA100のスケーラビリティを大幅に向上させます。この機能により、DGXステーションは複数のユーザーまたはチームを同時にサポートできるようになり、共同環境や共有ワークスペースに非常に適しています。
###キーエンハンスメント
1。リソースパーティション：MIGを使用すると、単一のGPUを7つの独立したインスタンスに分割し、それぞれ独自の専用メモリ、キャッシュ、およびストリーミングマルチプロセッサを備えています。これにより、各インスタンスがリソースを競うことなく独立して動作することが保証され、GPUの効率と利用が最大化されます[4] [8]。
2。保証されたサービス品質(QOS)：各インスタンスに孤立したリソースを提供することにより、MIGは予測可能なパフォーマンスと保証QOを保証します。これは、システムのパフォーマンスに影響を与えることなく、AI推論要求など、複数のジョブを同時に実行するのに特に有益です[8] [9]。
3.マルチユーザーサポート：DGXステーションA100は、4つのGPUすべてがMIGで有効になっている場合、最大28の個別のGPUインスタンスを提供できます。これにより、複数のユーザーがシステムに同時にアクセスして利用できるようになり、データサイエンスチームや教育機関に理想的になります[2] [7]。
4。展開の柔軟性：MIGは、ベアメタルまたはコンテナでCUDAアプリケーションを実行するなど、さまざまな展開オプションをサポートしています。この柔軟性は、NVIDIAコンテナツールキットによってさらに強化され、ユーザーはGPUインスタンス[4] [9]でCUDA加速コンテナを実行できます。
5。スケーラビリティと費用対効果：複数のユーザーが同じGPUリソースを効率的に共有できるようにすることにより、MIGは個々のGPUセットアップまたはクラウドレンタルの必要性を減らすのに役立ちます。これにより、特に時間の経過とともにクラウドGPUリソースをレンタルする場合と比較した場合、DGXステーションは組織にとって費用対効果の高いソリューションになります[1] [5]。
###ユースケース
-AIトレーニングと推論：MIGは、AIトレーニング、HPC、データ分析などのさまざまなワークロードに対して、DGXステーションの異なるGPUを構成することができます。この柔軟性は、多様なAIワークロードを効率的に管理する必要がある組織にとって重要です[4] [10]。
- 教育環境および研究環境：複数のユーザーを同時にサポートする能力により、DGXステーションは、共有リソースが一般的な教育機関や研究室にとって特に有益です[1] [4]。
要約すると、MIGテクノロジーは、予測可能なパフォーマンスを確保しながらGPU使用率を最大化する柔軟なマルチユーザー環境を提供することにより、DGXステーションのスケーラビリティを向上させます。これにより、DGXステーションは、さまざまな業界にわたる共同AI研究開発に理想的なプラットフォームになります。
引用：
[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-researchers-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.robustthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-station-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-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-partner.pdf