MIG (mitme instantse GPU) tehnoloogia suurendab märkimisväärselt NVIDIA DGX Station A100 mastaapsust, võimaldades individuaalse GPU eraldamist mitmeks, täielikult isoleeritud juhtumiks. See funktsioon võimaldab DGX -jaamal toetada mitut kasutajat või meeskonda üheaegselt, muutes selle väga sobivaks koostöökeskkondadeks või jagatud tööruumideks.
KEEMIVAHENDUSED
1. Ressursside jaotamine: MIG võimaldab ühe GPU jaotada seitsmeks sõltumatuks eksemplari, millest igaühel on oma spetsiaalne mälu, vahemälu ja voogesitus mitme protsessor. See tagab, et iga juhtum töötab iseseisvalt ilma ressursside pärast konkureerimata, maksimeerides sellega GPU tõhusust ja kasutamist [4] [8].
2. Garanteeritud teenuse kvaliteet (QOS): pakkudes iga eksemplari jaoks eraldatud ressursse, tagab MIG prognoositava jõudluse ja garanteeritud QoS -i. See on eriti kasulik mitme töö samaaegselt, näiteks AI järelduste taotlustega, ilma et see mõjutaks süsteemi jõudlust [8] [9].
3. mitme kasutaja tugi: DGX-jaam A100 võib pakkuda kuni 28 eraldi GPU eksemplari, kui kõik neli GPU-d on MIG-ga lubatud. See võimaldab mitmel kasutajal süsteemi samaaegselt juurde pääseda ja kasutada, muutes selle ideaalseks andmeteaduste meeskondadele ja haridusasutustele [2] [7].
4. Paindlikkus juurutamisel: MIG toetab mitmesuguseid juurutusvalikuid, sealhulgas CUDA rakenduste käitamine palja metalli või konteineritega. Seda paindlikkust suurendab veelgi NVIDIA konteineri tööriistakomplekt, mis võimaldab kasutajatel käivitada GPU eksemplaridel Cuda kiirendatud konteinereid [4] [9].
5. Mastaapsus ja kulutõhusus: võimaldades mitmel kasutajal samad GPU ressursid tõhusalt jagada, aitab MIG vähendada vajadust GPU üksikute seadistuste või pilverendi järele. See teeb DGX-jaamast organisatsioonidele kulutõhusa lahenduse, eriti kui võrrelda Cloud GPU ressursside rentimisega aja jooksul [1] [5].
Kasutamise juhtumid
- AI koolitus ja järeldused: MIG võimaldab DGX -jaama erinevaid GPU -sid konfigureerida erinevate töökoormuste, näiteks AI -koolituse, HPC või andmeanalüütika jaoks. See paindlikkus on ülioluline organisatsioonide jaoks, kes peavad tõhusalt haldama erinevaid AI töökoormusi [4] [10].
- Haridus- ja uurimiskeskkond: võime toetada mitut kasutajat samaaegselt muudab DGX -jaama eriti kasulikuks haridusasutustele ja uurimislaboritele, kus ühised ressursid on tavalised [1] [4].
Kokkuvõtlikult suurendab MIG-tehnoloogia DGX-jaama mastaapsust, pakkudes paindlikku mitme kasutaja keskkonda, mis maksimeerib GPU kasutamist, tagades samal ajal prognoositava jõudluse. See teeb DGX -jaamast ideaalse platvormi AI uurimiseks ja arendamiseks erinevates tööstusharudes.
Tsitaadid:
]
]
]
]
]
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
]
[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.compeca.com/dgxstation-a100.html
]