NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG): Revolutionäre GPU-Nutzung für Rechenzentren und KI

Wie NVIDIA MIG funktioniert: Ein tiefer Einblick in die Multi-Instanz-GPU-Technologie

Die MIG-Technologie, unterstützt auf den Blackwell- und Hopper™-Architekturen von NVIDIA, ermöglicht die Unterteilung von GPUs in mehrere Instanzen. Jede Instanz verfügt über eigene, hochbandbreitige Speicher- und Recheneinheiten, was die gleichzeitige Ausführung verschiedener Workloads mit stabiler Leistung sicherstellt. So kann eine Instanz für KI-Inferenz, eine andere für Deep-Learning-Training oder HPC-Aufgaben auf derselben GPU genutzt werden.

Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung

Ein entscheidender Vorteil von MIG ist die Flexibilität bei der Zuweisung von Ressourcen. MIG-Instanzen können in verschiedenen Größen konfiguriert werden, um spezifischen Workload-Anforderungen gerecht zu werden. Dies optimiert die Ressourcennutzung und maximiert das Investment in Rechenzentren. Beispielsweise können tagsüber sieben kleinere MIG-Instanzen für geringere Inferenzlasten genutzt werden, während nachts dieselbe GPU für intensivere Deep-Learning-Trainingsaufgaben mit einer großen Instanz konfiguriert wird.

Die wichtigsten Vorteile von NVIDIA MIG: Warum Ihre Workloads es brauchen

• Erhöhte GPU-Ressourcennutzung: Mit MIG können bis zu sieben unabhängige Instanzen auf einer einzelnen GPU laufen. Dies erweitert den Zugang zu GPU-Ressourcen für mehr Benutzer und verschiedene Workloads, was zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und Flexibilität in Rechenzentren führt.

• Optimierung der GPU-Auslastung: MIG gibt Administratoren die Möglichkeit, Instanzen in unterschiedlichen Größen zu konfigurieren, sodass die GPU für jede Art von Workload optimal bereitgestellt wird. Dies maximiert die Nutzung der GPU-Ressourcen und verringert Engpässe.

• Simultanes Ausführen von gemischten Workloads: MIG ermöglicht das gleichzeitige Ausführen von KI-Inferenz, Trainings- und HPC-Workloads auf einer einzigen GPU – mit deterministischen Latenzen und Durchsatzraten. Dies unterscheidet sich von der traditionellen Zeitteilung, die oft zu suboptimaler Leistung führt.

• Sichere Isolierung und QoS: Jede MIG-Instanz ist vollständig isoliert, sodass Fehler in einer Instanz keine Auswirkungen auf die anderen haben. Diese Isolation garantiert eine hohe Servicequalität und schützt die Datenintegrität.

• Dynamische Re-Konfiguration: MIG-Instanzen können bei Bedarf neu konfiguriert werden, um sich an wechselnde Arbeitsanforderungen anzupassen. Dies ermöglicht eine effiziente Anpassung der GPU-Ressourcen an unterschiedliche Phasen eines Arbeitsprozesses, z.B. kleinere Instanzen tagsüber und größere für rechenintensive Trainingsaufgaben nachts.

MIG auf NVIDIA Blackwell und Hopper GPUs

Mit der Unterstützung von MIG auf NVIDIA Blackwell- und Hopper-GPUs können bis zu sieben Instanzen gleichzeitig betrieben werden. Diese Instanzen sind vollständig voneinander isoliert, wobei jede Instanz ihre eigene dedizierte Hardware für Rechenleistung, Speicher und Cache nutzt. Dies ermöglicht die parallele Verarbeitung verschiedener Workloads, ohne dass sie sich gegenseitig beeinträchtigen.

• MIG auf Blackwell GPUs: Die Blackwell-Architektur unterstützt MIG mit bis zu sieben Instanzen und bietet fortschrittliche Funktionen wie Confidential Computing, um Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Verarbeitung zu schützen. Dies macht MIG besonders attraktiv für Forschungsumgebungen und Cloud-Anbieter, die sichere, skalierbare Lösungen benötigen.

• Spezifikationen von MIG auf Blackwell und Hopper GPUs:

  • Auf der Blackwell-Architektur können Instanzen in unterschiedlichen Größen (bis zu 7 Instanzen mit 34 GB) konfiguriert werden. Weitere Details zur GPU-Profilierung und -Überwachung sind ebenfalls verfügbar.

  • MIG auf Hopper-GPUs bietet ähnliche Vorteile und Erweiterungen, insbesondere durch die Verbesserung der Datensicherheit und der Performance für vielseitige Workloads.

Anwendungsfälle aus der Praxis: Wie NVIDIA MIG KI und HPC vorantreibt

1. Forschung und Entwicklung: Forscher mit kleineren Workloads können MIG nutzen, um nur einen Teil einer GPU zu verwenden, ohne eine ganze Instanz mieten zu müssen. Dies führt zu Kosteneinsparungen und ermöglicht gleichzeitig einen sicheren Zugriff auf GPU-Ressourcen.

2. Virtualisierte Umgebungen: MIG funktioniert perfekt in virtualisierten Umgebungen, in denen mehrere Benutzer gleichzeitig GPU-Ressourcen benötigen. Dies ist besonders nützlich für Cloud-Anbieter und Unternehmen, die GPU-Server effizient betreiben möchten.

3. KI und Deep Learning: MIG ermöglicht die gleichzeitige Ausführung von KI-Inferenz und Trainingsaufgaben, wodurch Unternehmen und Forschungseinrichtungen wertvolle Zeit und Ressourcen sparen können.

MIG Spezifikationen

*Die angegebenen Größen für Blackwell GPUs beziehen sich auf GB200 NVL72. Die MIG-Größen für Blackwell GPUs in HGX B200 sind kleiner. Weitere Details finden Sie in der technischen Dokumentation.

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