Ein Administrator könnte beispielsweise zwei Instanzen mit je 20 GB Speicher oder drei Instanzen mit 10 GB oder sieben Instanzen mit 5 GB erstellen. Multi-Instance-GPU (MIG) erhöht die Leistung und den Wert jedes NVIDIA A100 Grafikprozessors mit Tensor-Recheneinheiten. News.

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Diese Workloads können die Funktionen des A100 in vollem Umfang nutzen und entsprechen dem reservierten Speicher jeder Instanz.

Ohne MIG konkurrieren verschiedene Aufgaben, die auf demselben Grafikprozessor ausgeführt werden, wie unterschiedliche KI-Inferenzanforderungen, um dieselben Ressourcen wie beispielsweise die Speicherbandbreite.

B von Unternehmen profitieren von den Verwaltungs-, Überwachungs- und Betriebsvorteilen der Hypervisor-basierten Servervirtualisierung, einschließlich Live-Migration und Mehrmandantenfähigkeit, bei MIG-GPU-Instanzen mit dem 

Unterschiedliche Instanzen können verschiedene Arten von Workloads ausführen: interaktive Modellentwicklung, Deep-Learning-Training, KI-Inferenz oder HPC-Anwendungen.

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Durch eine Aufgabe, die mehr Speicherbandbreite beansprucht, steht für andere Aufgaben weniger zur Verfügung, sodass mehrere Aufgaben ihre Latenz-Zielwerte verfehlen. NVIDIA CUDA 11, coming to general availability soon, makes accessible to developers the new capabilities of NVIDIA A100 GPUs, including Tensor Cores, mixed-precision modes, multi-instance GPU, advanced memory management and standard C++/Fortran parallel language constructs.

Mit MIG werden Aufgaben gleichzeitig in verschiedenen Instanzen ausgeführt, jeweils mit dedizierten Ressourcen für Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicherbandbreite, was zu einer vorhersehbaren Leistung mit hoher Servicequalität und maximaler GPU-Auslastung führt.Ein NVIDIA A100-Grafikprozessor kann in verschiedene MIG-Instanzen aufgeteilt werden.

Da die Instanzen parallel ausgeführt werden, laufen die Workloads ebenfalls parallel – jedoch getrennt und sicher – auf demselben physischen A100-Grafikprozessor.MIG eignet sich hervorragend für Workloads wie KI-Modellentwicklung und Inferenz mit geringer Latenz.

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