Технологія MIG (Multi-Instance GPU) значно підвищує масштабованість станції NVIDIA DGX A100, дозволяючи розподілу окремих графічних процесорів на кілька, повністю ізольованих екземплярів. Ця функція дозволяє станції DGX одночасно підтримувати декілька користувачів або команд, що робить її дуже придатною для спільних середовищ або спільних робочих просторів.
удосконалення ключів
1. Розподіл ресурсів: MIG дозволяє розподіляти єдиний GPU на цілих сім незалежних екземплярів, кожен з яких має власну виділену пам'ять, кеш та потокову багатопроцесор. Це гарантує, що кожен екземпляр працює незалежно без конкуренції за ресурси, тим самим максимально збільшуючи ефективність та використання GPU [4] [8].
2. Гарантована якість обслуговування (QoS): надаючи ізольовані ресурси для кожного екземпляра, MIG забезпечує передбачувану ефективність та гарантовану QoS. Це особливо вигідно для виконання декількох робочих місць одночасно, наприклад, запити на висновок AI, не впливаючи на продуктивність системи [8] [9].
3. Багатокористувацька підтримка: станція DGX A100 може забезпечити до 28 окремих екземплярів GPU, коли всі чотири графічні процесори ввімкнено за допомогою MIG. Це дозволяє декільком користувачам одночасно отримувати доступ та використовувати систему, що робить її ідеальною для команд з наукових даних та навчальних закладів [2] [7].
4. Гнучкість у розгортанні: MIG підтримує різні варіанти розгортання, включаючи запуску програм CUDA на голій металі або контейнерах. Ця гнучкість ще більше посилюється інструментарем контейнерів NVIDIA, який дозволяє користувачам запускати прискорені CUDA контейнери в екземплярах GPU [4] [9].
5. Масштабованість та економічна ефективність: Дозволяючи декільком користувачам ефективно ділитися однаковими ресурсами GPU, MIG допомагає зменшити потребу в індивідуальних налаштуваннях GPU або оренди хмар. Це робить станцію DGX економічно вигідним рішенням для організацій, особливо в порівнянні з орендою хмарних ресурсів GPU з часом [1] [5].
Використання випадків
- Навчання та висновок AI: MIG дозволяє налаштувати різні графічні процесори на станції DGX для різних навантажень, таких як навчання AI, HPC або аналітика даних. Ця гнучкість має вирішальне значення для організацій, яким потрібно ефективно керувати різноманітними робочими навантаженнями [4] [10].
- Навчальні та дослідницькі середовища: Можливість одночасно підтримувати декілька користувачів робить станцію DGX особливо корисною для навчальних закладів та дослідницьких лабораторій, де спільні ресурси [1] [4].
Підсумовуючи це, технологія MIG підвищує масштабованість станції DGX, забезпечуючи гнучке багатокористувацьке середовище, яке максимізує використання GPU, забезпечуючи передбачувану продуктивність. Це робить станцію DGX ідеальною платформою для спільних досліджень та розробок AI в різних галузях.
Цитати:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
[2.
[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_publishied.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-researchers-ai-data-center-in-a-box
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9] https://www.skyblue.de/uploads/datastheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[10] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[.