Teknologi MIG (Multi-Instance GPU) secara signifikan meningkatkan skalabilitas stasiun NVIDIA DGX A100 dengan memungkinkan partisi masing-masing GPU menjadi beberapa contoh yang terisolasi sepenuhnya. Fitur ini memungkinkan stasiun DGX untuk mendukung banyak pengguna atau tim secara bersamaan, membuatnya sangat cocok untuk lingkungan kolaboratif atau ruang kerja bersama.
Peningkatan utama
1. Partisi Sumber Daya: MIG memungkinkan partisi GPU tunggal menjadi sebanyak tujuh contoh independen, masing -masing dengan memori khusus, cache, dan streaming multiprosesor. Ini memastikan bahwa setiap contoh beroperasi secara mandiri tanpa bersaing untuk sumber daya, sehingga memaksimalkan efisiensi dan pemanfaatan GPU [4] [8].
2. Kualitas Layanan yang Dijamin (QoS): Dengan menyediakan sumber daya yang terisolasi untuk setiap contoh, MIG memastikan kinerja yang dapat diprediksi dan QoS yang dijamin. Ini sangat bermanfaat untuk menjalankan banyak pekerjaan secara bersamaan, seperti permintaan inferensi AI, tanpa memengaruhi kinerja sistem [8] [9].
3. Dukungan multi-pengguna: Stasiun DGX A100 dapat menyediakan hingga 28 instance GPU terpisah ketika keempat GPU diaktifkan dengan MIG. Ini memungkinkan banyak pengguna untuk mengakses dan memanfaatkan sistem secara bersamaan, menjadikannya ideal untuk tim sains data dan lembaga pendidikan [2] [7].
4. Fleksibilitas dalam Penyebaran: MIG mendukung berbagai opsi penyebaran, termasuk menjalankan aplikasi CUDA pada logam telanjang atau wadah. Fleksibilitas ini semakin ditingkatkan oleh NVIDIA Container Toolkit, yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan wadah yang dipercepat CUDA pada instance GPU [4] [9].
5. Skalabilitas dan efektivitas biaya: Dengan memungkinkan banyak pengguna untuk berbagi sumber daya GPU yang sama secara efisien, MIG membantu mengurangi kebutuhan untuk pengaturan GPU individu atau penyewaan cloud. Ini membuat stasiun DGX solusi hemat biaya untuk organisasi, terutama jika dibandingkan dengan menyewa sumber daya GPU cloud dari waktu ke waktu [1] [5].
Kasus penggunaan
- Pelatihan dan inferensi AI: MIG memungkinkan GPU yang berbeda di stasiun DGX dikonfigurasi untuk beban kerja yang berbeda, seperti pelatihan AI, HPC, atau analitik data. Fleksibilitas ini sangat penting bagi organisasi yang perlu mengelola beban kerja AI yang beragam secara efisien [4] [10].
- Lingkungan Pendidikan dan Penelitian: Kemampuan untuk mendukung banyak pengguna secara bersamaan membuat stasiun DGX sangat bermanfaat bagi lembaga pendidikan dan laboratorium penelitian, di mana sumber daya bersama adalah umum [1] [4].
Singkatnya, teknologi MIG meningkatkan skalabilitas stasiun DGX dengan menyediakan lingkungan multi-pengguna yang fleksibel yang memaksimalkan pemanfaatan GPU sambil memastikan kinerja yang dapat diprediksi. Ini menjadikan stasiun DGX platform yang ideal untuk penelitian dan pengembangan AI kolaboratif di berbagai industri.
Kutipan:
[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-researchers-ai-data-center-in-box.html
[3] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-amere-architecture-whitepaper.pdf
[4] https://www.robusthpc.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-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-offers-searchers-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