Akopọ
Multi-Apeere GPU (MIG) jẹ ẹya NVIDIA ọna ẹrọ ege kan nikan GPU ti ara sinu ọpọ sọtọ hardware ipin. O ṣe pataki nitori pe o jẹ ki ohun imuyara gbowolori kan sin ọpọlọpọ awọn ẹru iṣẹ kekere ni ẹẹkan laisi wọn ni kikọlu ara wọn.
Pipa Pipapọ-Apeere pupọ jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o kan didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn.
Jin Dive
Ti ṣe afihan pẹlu NVIDIA A100 (Ampere) ati tẹsiwaju lori H100 ati awọn GPU aarin-data tuntun, MIG gbe GPU kan sinu awọn iṣẹlẹ ominira meje. Ko dabi bibi akoko sọfitiwia, MIG n pese ipinya ohun elo otitọ: apẹẹrẹ kọọkan n gba awọn olutọpa ṣiṣanwọle iyasọtọ tirẹ (SMs), awọn ege kaṣe L2, awọn olutona iranti, ati bibẹ pẹlẹbẹ ti o wa titi ti iranti bandiwidi giga. A100 kan pẹlu 40GB le pin si awọn iṣẹlẹ 5GB meje, tabi awọn ti o tobi ju. Ipin kọọkan n huwa bi GPU adaduro ti o kere ju, nitorinaa iṣẹ ariwo tabi jamba ni apẹẹrẹ kan ko le pa tabi ba omiran jẹ. Iṣeduro didara-ti-iṣẹ ti o jẹ ki MIG jẹ apẹrẹ fun iṣẹ inference, awọn iṣupọ agbatọju pupọ, ati awọn agbegbe idagbasoke nibiti ọpọlọpọ awọn olumulo pin kaadi kan.
Imọ-imọ-ẹrọ
MIG n ṣiṣẹ nipasẹ jija ti inu agbekọja inu GPU ti ara nitorina apẹẹrẹ kọọkan ni ọna ti o wa titi si bibẹ iranti tirẹ ati awọn SMS. NVIDIA n ṣalaye awọn profaili bi awọn ida bii 1g.5gb (ege oniṣiro kan, 5GB) to 7g.40gb. Apeere GPU ṣe ifipamọ iranti ati SMS; laarin rẹ Iṣiro Apeere pin awọn SMS siwaju sii. Nitoripe awọn ipin jẹ imudara ohun elo, awọn aṣiṣe, awọn aṣiṣe ECC, ati bandiwidi iranti duro ni ihamọ si apẹẹrẹ ẹyọkan.
Mastering Multi-Apeere GPU Partitioning
Multi-Apeere GPU (MIG) jẹ ẹya NVIDIA ọna ẹrọ ege kan nikan GPU ti ara sinu ọpọ sọtọ hardware ipin. O ṣe pataki nitori pe o jẹ ki ohun imuyara gbowolori kan sin ọpọlọpọ awọn ẹru iṣẹ kekere ni ẹẹkan laisi wọn ni kikọlu ara wọn. Pipa Pipapọ-Apeere pupọ jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o kan didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn. Lati kọ oye ti o jinlẹ, ṣe itọju Pipin Multi-Apeere GPU bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya ẹyọkan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣe alaye awọn arosọ, ati lọtọ ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ti nlo Multi-Instance GPU Partitioning ṣe iṣapeye faaji, data, ati awọn yiyan amayederun lodi si igbẹkẹle ati idiyele. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni akoko kanna, Imudara iwọn ala kan le tọju awọn ailagbara eto to gbooro. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Real-World imuse
Olupese awọsanma pin A100 kan si awọn iṣẹlẹ meje nitoribẹẹ awọn alabara meje kọọkan gba iṣeduro kan, ege GPU ti o ya sọtọ fun itọkasi.
Iṣupọ iwadii ile-ẹkọ giga kan fun ọmọ ile-iwe PhD kọọkan ni apẹẹrẹ 10GB MIG fun ṣiṣe adaṣe dipo monopolizing gbogbo awọn kaadi.
Iṣẹ ifọkasi n ṣe akopọ ede kekere pupọ ati awọn awoṣe iran lori H100 kan, ọkọọkan ni ipin tirẹ pẹlu airotẹlẹ asọtẹlẹ.
Iṣupọ Kubernetes kan n polowo awọn iṣẹlẹ MIG gẹgẹbi awọn orisun eto eto ki awọn pods beere 'nvidia.com/mig-1g.5gb' bii eyikeyi orisun miiran.
Awọn Ilana imuse
Multi-Apeere GPU Partitioning ni iwa
Olupese awọsanma pin A100 kan si awọn iṣẹlẹ meje nitoribẹẹ awọn alabara meje kọọkan gba iṣeduro kan, ege GPU ti o ya sọtọ fun itọkasi.
Olupese awọsanma pin A100 kan si awọn iṣẹlẹ meje nitorinaa awọn alabara meje kọọkan gba iṣeduro kan, ege GPU ti o ya sọtọ fun awọn ẹgbẹ iyasọtọ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Multi-Apeere GPU Partitioning ni iwa
Iṣupọ iwadii ile-ẹkọ giga kan fun ọmọ ile-iwe PhD kọọkan ni apẹẹrẹ 10GB MIG fun ṣiṣe adaṣe dipo monopolizing gbogbo awọn kaadi.
Iṣupọ iwadii ile-ẹkọ giga kan fun ọmọ ile-iwe PhD kọọkan ni apẹẹrẹ 10GB MIG fun adaṣe dipo monopolizing awọn kaadi gbogbo Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Multi-Apeere GPU Partitioning ni iwa
Iṣẹ ifọkasi n ṣe akopọ ede kekere pupọ ati awọn awoṣe iran lori H100 kan, ọkọọkan ni ipin tirẹ pẹlu airotẹlẹ asọtẹlẹ.
Iṣẹ inference ṣe akopọ ọpọlọpọ ede kekere ati awọn awoṣe iran lori H100 kan, ọkọọkan ni ipin tirẹ pẹlu awọn ẹgbẹ airotẹlẹ asọtẹlẹ maa n gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Multi-Apeere GPU Partitioning ni iwa
Iṣupọ Kubernetes kan n polowo awọn iṣẹlẹ MIG gẹgẹbi awọn orisun eto eto ki awọn pods beere 'nvidia.com/mig-1g.5gb' bii eyikeyi orisun miiran.
Iṣupọ Kubernetes kan n polowo awọn iṣẹlẹ MIG gẹgẹbi awọn orisun eto eto nitorinaa awọn pods beere 'nvidia.com/mig-1g.5gb' bii eyikeyi awọn ẹgbẹ oluşewadi nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.