Công nghệ MIG (GPU đa cấp) giúp tăng cường đáng kể khả năng mở rộng của trạm NVIDIA DGX A100 bằng cách cho phép phân vùng GPU riêng lẻ thành nhiều trường hợp bị cô lập hoàn toàn. Tính năng này cho phép trạm DGX hỗ trợ đồng thời nhiều người dùng hoặc nhóm, khiến nó rất phù hợp với môi trường hợp tác hoặc không gian làm việc được chia sẻ.
Cải tiến chính
1. Phân vùng tài nguyên: MIG cho phép phân vùng một GPU duy nhất thành bảy trường hợp độc lập, mỗi trường hợp có bộ nhớ chuyên dụng, bộ đệm và bộ xử lý phát trực tuyến. Điều này đảm bảo rằng mỗi trường hợp hoạt động độc lập mà không cạnh tranh tài nguyên, do đó tối đa hóa hiệu quả và việc sử dụng GPU [4] [8].
2. Chất lượng dịch vụ được đảm bảo (QoS): Bằng cách cung cấp các tài nguyên bị cô lập cho từng trường hợp, MIG đảm bảo hiệu suất có thể dự đoán được và QoS được đảm bảo. Điều này đặc biệt có lợi cho việc chạy nhiều công việc đồng thời, chẳng hạn như các yêu cầu suy luận AI, mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống [8] [9].
3. Hỗ trợ nhiều người dùng: Trạm DGX A100 có thể cung cấp tối đa 28 trường hợp GPU riêng biệt khi cả bốn GPU được bật bằng MIG. Điều này cho phép nhiều người dùng truy cập và sử dụng đồng thời hệ thống, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhóm khoa học dữ liệu và các tổ chức giáo dục [2] [7].
4. Tính linh hoạt trong triển khai: MIG hỗ trợ các tùy chọn triển khai khác nhau, bao gồm chạy các ứng dụng CUDA trên kim loại trần hoặc container. Tính linh hoạt này được tăng cường hơn nữa bởi bộ công cụ container NVIDIA, cho phép người dùng chạy các thùng chứa tăng tốc CUDA trên các phiên bản GPU [4] [9].
5. Khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí: Bằng cách cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng một tài nguyên GPU một cách hiệu quả, MIG giúp giảm nhu cầu thiết lập GPU hoặc cho thuê đám mây riêng lẻ. Điều này làm cho trạm DGX trở thành một giải pháp hiệu quả về chi phí cho các tổ chức, đặc biệt là khi so sánh với việc thuê tài nguyên GPU đám mây theo thời gian [1] [5].
Các trường hợp sử dụng
- Đào tạo và suy luận AI: MIG cho phép GPU khác nhau trong trạm DGX được cấu hình cho các khối lượng công việc khác nhau, chẳng hạn như đào tạo AI, HPC hoặc phân tích dữ liệu. Tính linh hoạt này rất quan trọng đối với các tổ chức cần quản lý khối lượng công việc AI đa dạng một cách hiệu quả [4] [10].
- Môi trường giáo dục và nghiên cứu: Khả năng hỗ trợ nhiều người dùng đồng thời làm cho trạm DGX đặc biệt có lợi cho các tổ chức giáo dục và phòng thí nghiệm nghiên cứu, trong đó các nguồn lực chung là phổ biến [1] [4].
Tóm lại, công nghệ MIG giúp tăng cường khả năng mở rộng của trạm DGX bằng cách cung cấp một môi trường đa dụng, linh hoạt, tối đa hóa việc sử dụng GPU trong khi đảm bảo hiệu suất có thể dự đoán được. Điều này làm cho Trạm DGX trở thành một nền tảng lý tưởng cho nghiên cứu và phát triển AI hợp tác trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Trích dẫn:
[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-a-Box.html
[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/201
.
[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/technology/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