Tổng quan
GPU đa phiên bản (MIG) là công nghệ của NVIDIA giúp chia một GPU vật lý thành nhiều phân vùng phần cứng riêng biệt. Điều này quan trọng vì nó cho phép một máy gia tốc đắt tiền xử lý nhiều khối lượng công việc nhỏ cùng một lúc mà không ảnh hưởng lẫn nhau.
Phân vùng GPU đa phiên bản là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn.
Lặn sâu
Được giới thiệu với NVIDIA A100 (Ampere) và tiếp tục có trên H100 cũng như các GPU trung tâm dữ liệu mới hơn, MIG chia GPU thành tối đa bảy phiên bản độc lập. Không giống như cắt thời gian phần mềm, MIG cung cấp khả năng cách ly phần cứng thực sự: mỗi phiên bản có bộ đa xử lý phát trực tuyến (SM) chuyên dụng, lát bộ nhớ đệm L2, bộ điều khiển bộ nhớ và một phần cố định của bộ nhớ băng thông cao. Một chiếc A100 với 40GB có thể được chia thành bảy phiên bản 5GB hoặc ít phiên bản lớn hơn. Mỗi phân vùng hoạt động giống như một GPU độc lập nhỏ hơn, do đó, một tác vụ ồn ào hoặc gặp sự cố trong một phiên bản không thể làm hỏng hoặc làm hỏng phiên bản khác. Chất lượng dịch vụ được đảm bảo này khiến MIG trở nên lý tưởng cho việc cung cấp suy luận, cụm nhiều người thuê và môi trường phát triển nơi nhiều người dùng chia sẻ một thẻ.
Hiểu biết kỹ thuật
MIG hoạt động bằng cách kiểm soát vật lý thanh ngang bên trong của GPU để mỗi phiên bản có đường dẫn cố định đến lát bộ nhớ và SM riêng. NVIDIA định nghĩa cấu hình dưới dạng các phân số như 1g.5gb (một lát điện toán, 5GB) lên đến 7g.40gb. Phiên bản GPU dự trữ bộ nhớ và SM; trong đó, Phiên bản điện toán sẽ chia nhỏ các SM hơn nữa. Vì các phân vùng được thực thi bằng phần cứng nên các lỗi, lỗi ECC và băng thông bộ nhớ chỉ được giới hạn trong một phiên bản duy nhất.
Làm chủ việc phân vùng GPU đa phiên bản
GPU đa phiên bản (MIG) là công nghệ của NVIDIA giúp chia một GPU vật lý thành nhiều phân vùng phần cứng riêng biệt. Điều này quan trọng vì nó cho phép một máy gia tốc đắt tiền xử lý nhiều khối lượng công việc nhỏ cùng một lúc mà không ảnh hưởng lẫn nhau. Phân vùng GPU đa phiên bản là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn. Để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc, hãy coi Phân vùng GPU đa phiên bản như một mô hình hoạt động chứ không phải một tính năng duy nhất: xác định kết quả mong muốn, làm rõ các giả định và tách biệt những gì hệ thống có thể thực hiện một cách đáng tin cậy với những gì vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia.
Trong thực tế, các nhóm mạnh sử dụng Phân vùng GPU đa phiên bản sẽ tối ưu hóa các lựa chọn về kiến trúc, dữ liệu và cơ sở hạ tầng dựa trên độ tin cậy và chi phí. Họ ghi lại các tiêu chí thành công rõ ràng, kiểm tra dựa trên dữ liệu và quy trình làm việc thực tế, đồng thời lặp lại dựa trên các kiểu thất bại được quan sát thay vì chiến thắng điểm chuẩn một lần. Đây là nơi sự hiểu biết về mặt lý thuyết biến thành khả năng bền vững trên toàn bộ sản phẩm, chính sách và hoạt động.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Đồng thời, Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu lớn hơn của hệ thống. Cách tiếp cận linh hoạt nhất là kết hợp tốc độ thử nghiệm với kỷ luật quản trị: chạy thử nghiệm, thu thập bằng chứng, xuất bản nhật ký quyết định và liên tục cập nhật các biện pháp bảo vệ khi hành vi của mô hình, kỳ vọng của người dùng và các yêu cầu pháp lý phát triển.
Tác động chiến lược
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Triển khai trong thế giới thực
Nhà cung cấp đám mây chia một A100 thành bảy trường hợp để bảy khách hàng, mỗi trường hợp nhận được một lát GPU riêng biệt, được đảm bảo để suy luận.
Một cụm nghiên cứu của trường đại học cung cấp cho mỗi nghiên cứu sinh tiến sĩ một phiên bản MIG 10 GB để tạo nguyên mẫu thay vì độc quyền toàn bộ thẻ.
Dịch vụ suy luận gói một số mô hình ngôn ngữ và hình ảnh nhỏ vào một H100, mỗi mô hình nằm trong phân vùng riêng với độ trễ có thể dự đoán được.
Cụm Kubernetes quảng cáo các phiên bản MIG dưới dạng tài nguyên có thể lập lịch để các nhóm yêu cầu 'nvidia.com/mig-1g.5gb' giống như bất kỳ tài nguyên nào khác.
Các mẫu triển khai
Phân vùng GPU đa phiên bản trong thực tế
Nhà cung cấp đám mây chia một A100 thành bảy trường hợp để bảy khách hàng, mỗi trường hợp nhận được một lát GPU riêng biệt, được đảm bảo để suy luận.
Nhà cung cấp đám mây chia một A100 thành bảy phiên bản để bảy khách hàng, mỗi khách hàng nhận được một lát GPU riêng biệt, đảm bảo để suy luận. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Phân vùng GPU đa phiên bản trong thực tế
Một cụm nghiên cứu của trường đại học cung cấp cho mỗi nghiên cứu sinh tiến sĩ một phiên bản MIG 10 GB để tạo nguyên mẫu thay vì độc quyền toàn bộ thẻ.
Một cụm nghiên cứu của trường đại học cung cấp cho mỗi nghiên cứu sinh tiến sĩ một phiên bản MIG 10 GB để tạo mẫu thay vì độc quyền toàn bộ thẻ. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Phân vùng GPU đa phiên bản trong thực tế
Dịch vụ suy luận gói một số mô hình ngôn ngữ và hình ảnh nhỏ vào một H100, mỗi mô hình nằm trong phân vùng riêng với độ trễ có thể dự đoán được.
Dịch vụ suy luận gói một số mô hình ngôn ngữ và hình ảnh nhỏ vào một H100, mỗi mô hình trong phân vùng riêng với độ trễ có thể dự đoán được. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Phân vùng GPU đa phiên bản trong thực tế
Cụm Kubernetes quảng cáo các phiên bản MIG dưới dạng tài nguyên có thể lập lịch để các nhóm yêu cầu 'nvidia.com/mig-1g.5gb' giống như bất kỳ tài nguyên nào khác.
Cụm Kubernetes quảng cáo các phiên bản MIG dưới dạng tài nguyên có thể lập lịch để các nhóm yêu cầu 'nvidia.com/mig-1g.5gb' giống như bất kỳ tài nguyên nào khác. Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.