A tecnologia MIG (Multi-Instance GPU) aprimora significativamente a escalabilidade da estação DGX NVIDIA A100, permitindo o particionamento de GPUs individuais em várias instâncias totalmente isoladas. Esse recurso permite que a estação DGX suporta vários usuários ou equipes simultaneamente, tornando -o altamente adequado para ambientes colaborativos ou espaços de trabalho compartilhados.
Aperfeiçoamentos de chaves ###
1. Particionamento de recursos: MIG permite a partição de uma única GPU em até sete instâncias independentes, cada uma com sua própria memória, cache e streaming multiprocessador dedicados. Isso garante que cada instância opere independentemente sem competir por recursos, maximizando assim a eficiência e a utilização da GPU [4] [8].
2. Qualidade de serviço garantida (QoS): Ao fornecer recursos isolados para cada instância, o MIG garante desempenho previsível e QoS garantido. Isso é particularmente benéfico para a execução de vários trabalhos simultaneamente, como solicitações de inferência de IA, sem afetar o desempenho do sistema [8] [9].
3. Suporte a vários usuários: A estação DGX A100 pode fornecer até 28 instâncias separadas da GPU quando todas as quatro GPUs são ativadas com o MIG. Isso permite que vários usuários acessem e utilizem o sistema simultaneamente, tornando -o ideal para equipes de ciência de dados e instituições educacionais [2] [7].
4. Flexibilidade na implantação: o MIG suporta várias opções de implantação, incluindo a execução de aplicativos CUDA em metal nu ou contêineres. Essa flexibilidade é ainda mais aprimorada pelo NVIDIA Container Toolkit, que permite que os usuários executem contêineres acelerados por CUDA em instâncias da GPU [4] [9].
5. Escalabilidade e custo-efetividade: Ao permitir que vários usuários compartilhem os mesmos recursos da GPU com eficiência, o MIG ajuda a reduzir a necessidade de configurações individuais de GPU ou aluguel de nuvem. Isso faz da estação DGX uma solução econômica para as organizações, especialmente quando comparada ao aluguel de recursos de GPU em nuvem ao longo do tempo [1] [5].
Use casos
- Treinamento e inferência de IA: o MIG permite que diferentes GPUs na estação DGX sejam configuradas para diferentes cargas de trabalho, como treinamento de IA, HPC ou análise de dados. Essa flexibilidade é crucial para organizações que precisam gerenciar diversas cargas de trabalho de IA com eficiência [4] [10].
- Ambientes educacionais e de pesquisa: a capacidade de apoiar vários usuários simultaneamente torna a estação DGX particularmente benéfica para instituições educacionais e laboratórios de pesquisa, onde os recursos compartilhados são comuns [1] [4].
Em resumo, a tecnologia MIG aprimora a escalabilidade da estação DGX, fornecendo um ambiente flexível e multiusuário que maximiza a utilização da GPU, garantindo um desempenho previsível. Isso faz da estação DGX uma plataforma ideal para pesquisa e desenvolvimento colaborativo de IA em vários setores.
Citações:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
[2] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/16/2127366/0/0
[3] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
[4] https://www.robuthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[5] https://www.ewek.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-eschers-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-dataheet-us-partner.pdf