MIG (çoklu gpu) teknolojisi, tek tek GPU'ların çoklu, tam izole edilmiş örneklere bölünmesine izin vererek NVIDIA DGX istasyonu A100'ün ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırır. Bu özellik, DGX istasyonunun aynı anda birden fazla kullanıcıyı veya takımı desteklemesini sağlar, bu da işbirlikçi ortamlar veya paylaşılan çalışma alanları için son derece uygun hale getirir.
Anahtar Geliştirmeler
1. Kaynak Bölümleme: MIG, tek bir GPU'nun her biri kendi özel belleği, önbellek ve akış çoklu işlemcisi olan yedi bağımsız örneğe bölünmesini sağlar. Bu, her örneğin kaynaklar için rekabet etmeden bağımsız olarak çalışmasını sağlar, böylece GPU verimliliğini ve kullanımını en üst düzeye çıkarır [4] [8].
2. Garantili Hizmet Kalitesi (QoS): Her örnek için izole kaynaklar sağlayarak, MIG öngörülebilir performans ve garantili QoS sağlar. Bu, özellikle sistem performansını etkilemeden AI çıkarım talepleri gibi aynı anda birden fazla iş yürütmek için faydalıdır [8] [9].
3. Çok Kullanıcı Desteği: DGX istasyonu A100, dört GPU'nun tümü MIG ile etkinleştirildiğinde 28'e kadar ayrı GPU örneği sağlayabilir. Bu, birden fazla kullanıcının sisteme aynı anda erişmesini ve kullanmasını sağlar, bu da onu veri bilimi ekipleri ve eğitim kurumları için ideal hale getirir [2] [7].
4 Dağıtımda Esneklik: MIG, çıplak metal veya kaplarda CUDA uygulamalarını çalıştırma dahil olmak üzere çeşitli dağıtım seçeneklerini destekler. Bu esneklik, kullanıcıların GPU örneklerinde CUDA ile uyumlu kapları çalıştırmasına olanak tanıyan NVIDIA konteyner araç seti tarafından daha da geliştirilmiştir [4] [9].
5 Ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği: Birden fazla kullanıcının aynı GPU kaynaklarını verimli bir şekilde paylaşmasını sağlayarak, MIG, bireysel GPU kurulumlarına veya bulut kiralamalarına olan ihtiyacı azaltmaya yardımcı olur. Bu, DGX istasyonunu, özellikle zaman içinde bulut GPU kaynaklarını kiralamaya kıyasla kuruluşlar için uygun maliyetli bir çözüm haline getirir [1] [5].
Kullanım Örneği
- AI Eğitim ve Çıkarım: MIG, DGX istasyonundaki farklı GPU'ların AI eğitimi, HPC veya veri analizi gibi farklı iş yükleri için yapılandırılmasına izin verir. Bu esneklik, çeşitli AI iş yüklerini verimli bir şekilde yönetmesi gereken kuruluşlar için çok önemlidir [4] [10].
- Eğitim ve araştırma ortamları: Birden fazla kullanıcıyı aynı anda destekleme yeteneği, DGX istasyonunu, paylaşılan kaynakların yaygın olduğu eğitim kurumları ve araştırma laboratuvarları için özellikle faydalı hale getirir [1] [4].
Özetle, MIG teknolojisi, öngörülebilir performans sağlarken GPU kullanımını en üst düzeye çıkaran esnek, çok kullanıcı bir ortam sağlayarak DGX istasyonunun ölçeklenebilirliğini arttırır. Bu, DGX istasyonunu çeşitli endüstrilerde işbirlikçi AI araştırma ve geliştirme için ideal bir platform haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-tation-a100-971252
[2] https://www.globenewswire.com/news-reaseace/2020/11/16/2127366/0/en/nvidia-dgx-ptation-a100-
[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-paper_published.pdf
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-tation-brings-data-center-heft-to-workgroups/
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[7] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-tation-a100-offers-researchers-ai-data-center-in-a-box
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9] https://www.skybue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[10] https://www.com.com/dgxstation-a100.html
[11] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/dgx-family-print-dgx-tation-a--datasheet-us-partner.pdf