MIG (vairāku instanču GPU) tehnoloģija ievērojami uzlabo NVIDIA DGX stacijas A100 mērogojamību, ļaujot atsevišķus GPU sadalīšanu vairākos, pilnībā izolētos gadījumos. Šī funkcija ļauj DGX stacijai vienlaikus atbalstīt vairākus lietotājus vai komandas, padarot to ļoti piemērotu sadarbības videi vai koplietotām darbvietām.
atslēgas uzlabojumi
1. Resursu sadalīšana: MIG ļauj sadalīt vienu GPU pat septiņos neatkarīgos gadījumos, katram ar savu īpašo atmiņu, kešatmiņu un straumēšanu daudzprocesoru. Tas nodrošina, ka katrs gadījums darbojas patstāvīgi, nekonkurējot par resursiem, tādējādi palielinot GPU efektivitāti un izmantošanu [4] [8].
2. Garantētā pakalpojumu kvalitāte (QoS): nodrošinot atsevišķus resursus katram gadījumam, MIG nodrošina paredzamu veiktspēju un garantētu QoS. Tas ir īpaši izdevīgi vairāku darbu vadīšanai vienlaicīgi, piemēram, AI secinājumu pieprasījumi, neietekmējot sistēmas veiktspēju [8] [9].
3. Vairāku lietotāju atbalsts: DGX stacija A100 var nodrošināt līdz 28 atsevišķiem GPU gadījumiem, kad visi četri GPU ir iespējoti ar MIG. Tas ļauj vairākiem lietotājiem vienlaikus piekļūt un izmantot sistēmu, padarot to ideālu datu zinātnes komandām un izglītības iestādēm [2] [7].
4. Elastība izvietošanā: MIG atbalsta dažādas izvietošanas iespējas, ieskaitot CUDA lietojumprogrammu palaišanu uz tukša metāla vai konteineriem. Šo elastību vēl vairāk uzlabo NVIDIA konteineru rīku komplekts, kas lietotājiem ļauj GPU gadījumos palaist Cuda-Accelerated konteinerus [4] [9].
5. Mērogojamība un rentabilitāte: ļaujot vairākiem lietotājiem efektīvi dalīties ar vienādiem GPU resursiem, MIG palīdz samazināt nepieciešamību pēc atsevišķiem GPU iestatījumiem vai mākoņu nomu. Tas padara DGX staciju par rentablu risinājumu organizācijām, it īpaši, salīdzinot ar Cloud GPU resursu īrēšanu laika gaitā [1] [5].
Lietošanas gadījumi
- AI apmācība un secinājumi: MIG ļauj konfigurēt dažādus GPU DGX stacijā dažādām darba slodzēm, piemēram, AI apmācībai, HPC vai datu analītikai. Šī elastība ir būtiska organizācijām, kurām efektīvi jāpārvalda dažādas AI darba slodze [4] [10].
- Izglītības un pētniecības vide: spēja atbalstīt vairākus lietotājus vienlaicīgi padara DGX staciju īpaši labvēlīgu izglītības iestādēm un pētniecības laboratorijām, kur kopīgi resursi ir izplatīti [1] [4].
Rezumējot, MIG tehnoloģija uzlabo DGX stacijas mērogojamību, nodrošinot elastīgu, vairāku lietotāju vidi, kas maksimāli palielina GPU izmantošanu, vienlaikus nodrošinot paredzamu veiktspēju. Tas padara DGX staciju par ideālu platformu sadarbības AI pētniecībai un attīstībai dažādās nozarēs.
Atsauces:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
.
[3] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitpaper.pdf
.
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-crings-data-center-heft-to-workgroup/
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[7] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-offers-rezearchers-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