Nvidianvidia 高级特性MIG详细介绍
Posted 从善若水
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Nvidianvidia 高级特性MIG详细介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章,感谢各位对原创的支持!
博主链接
本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。
博客内容主要围绕:
5G/6G协议讲解
算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
高级C语言讲解
Rust语言讲解
nvidia 高级特性MIG详细介绍(一)
MIG:Multi-Instance GPU
新的多实例GPU(MIG)功能允许GPU(从NVIDIA Ampere architecture开始)安全地划分为最多7个独立的GPU实例,用于CUDA应用程序,为多个用户提供独立的GPU资源,以实现最佳的GPU利用率。此功能对于工作负载未完全饱和的GPU来说特别有益,因此用户可能希望并行运行不同的工作负载以最大化利用率。
使用MIG,每个实例的处理器都有独立和隔离的路径通过整个存储系统,芯片上的crossbar端口,L2 cache,内存控制器和DRAM地址总线都被唯一地分配给一个单独的实例。这确保了单个用户的工作负载可以在相同的L2缓存分配和DRAM带宽下,以可预测的吞吐量和延迟运行,即使其它任务正在抖动它们自己的缓存或饱和它们的DRAM接口。MIG能够对可用的GPU计算资源(包括流式多处理器,即SMs,以及复制引擎或解码器等GPU引擎)进行分区,从而为虚拟机、容器或进程等不同客户端提供定义好的故障隔离服务质量(QoS)。MIG允许多个GPU实例在单个物理NVIDIA Ampere GPU上并行运行。
使用MIG,用户将能够像物理GPU一样查看和调度新的虚拟GPU实例上的作业。MIG支持Linux操作系统,支持使用Docker引擎的容器,支持Kubernetes和使用Red Hat虚拟化和VMware vSphere等管理程序的虚拟机。
一、MIG基础概念介绍
-
流多处理器(SM,Streaming Multiprocessor)
:流多处理器(SM)在GPU上执行计算指令; -
GPU上下文
:GPU上下文类似于CPU进程。它封装了在GPU上执行操作所需的所有资源,包括不同的地址空间、内存分配等。GPU上下文具有以下属性:- 错误隔离;
- 独立的调度;
- 不同的地址空间;
-
GPU引擎
:GPU引擎在GPU上执行工作。最常用的引擎是执行计算指令的计算/图形引擎。其它引擎包括负责执行DMA复制的引擎(CE,copy engine)、负责视频解码的NVDEC、负责编码的NVENC等。每个引擎可以被独立调度,并为不同的GPU上下文执行工作; -
GPU内存切片
:GPU内存切片是GPU内存的最小部分,包括相应的内存控制器和缓存。一个GPU内存切片大约是GPU总内存资源的八分之一,包括容量和带宽; -
GPU SM切片
:GPU SM切片是GPU上SM的最小部分。在MIG模式下配置时,一个GPU SM片大约是GPU可用SM总数的七分之一; -
GPU切片
:GPU切片是由单个GPU内存切片和单个GPU SM切片组成的GPU的最小部分; -
GPU实例
:GPU实例(GI)是一个或多个GPU切片和GPU引擎(DMAs、NVDECs等)的组合。一个GPU实例中的任何东西总是共享所有GPU内存切片和其它GPU引擎,但它的SM切片可以进一步细分为计算实例(CI,Compute Instance)。GPU实例提供内存QoS。每个GPU切片包含专用的GPU内存资源,限制可用容量和带宽,并提供内存QoS。每个GPU内存切片获得GPU总内存资源的1/8,每个GPU SM切片获得SMs总数的1/7; -
计算实例
:一个GPU实例可以细分为多个计算实例。计算实例(CI)是父GPU实例的SMs切片和其它GPU引擎(DMAs、NVDECs等)的一个子集。CIs共享内存和引擎。
GPU资源逻辑图:
CI示意图:
二、举个例子
下面是一个A100(40GB)的GPU,可以认为有8x5GB
的内存片和7
个SM片,如下图所示:
2.1 GPU实例举例
如上所述,创建一个GPU实例(GI)需要将一定数量的内存片和一定数量的计算片组合在一起。在下面的图表中,5GB内存切片与1个计算切片组合在一起,以创建一个1g.5gb
GI配置文件:
类似地,4x5GB
内存切片可以与4x1
计算切片组合以创建4g.20gb
GI配置文件:
2.2 计算实例(CI)举例
GPU实例的计算切片可以进一步细分为多个计算实例(compute Instance, CI), CI共享父GI的引擎和内存,但每个CI都有专用的SM资源。使用上面提到的4g.20gb
的例子,创建一个CI只使用第一个计算切片,如下所示:
在本例中,可以通过选择任何计算片创建4个不同的CI。两个计算切片也可以组合在一起创建一个2c.4g.20gb
的配置文件:
在这个例子中,3个计算切片也可以组合起来创建一个3c.4g.20gb
配置文件或全部4个CI可以组合起来创建一个4c.4g.20gb
的配置文件。当所有4个计算片组合在一起时,该配置文件被简称为4g.20gb
。
三、MIG设备命名规则
默认情况下,MIG设备由单个GPU实例
和单个计算实例
组成。下表强调了一种命名约定,通过其GPU实例的计算切片数和以GB为单位的总内存(而不仅仅是其内存切片数)来引用MIG设备。当创建的CI会消耗整个GI的计算切片时,设备名称中会隐藏CI的大小。
注意:下表展示了一个A100-SXM4-40GB设备的配置文件名称。对于A100-SXM4-80GB,配置文件名称将根据内存比例而变化——例如,1g.10gb、2g.20gb、3g.40gb、4g.40gb、7g80gb。
Memory | 20gb | 10gb | 5gb |
GPU | Instance | 3g | 2g |
Compute Instance | 3c | 2c | 1c |
MIG Device | 3g.20gb | 2g.10gb | 1g.5gb |
GPCGPCGPC | GPCGPC | GPC |
根据用户的工作负载,每个GI可以进一步细分为多个CI。下表突出显示了在这种情况下MIG设备的名称。所示示例是对一个3g.20gb设备的细分,使其成为一个具有不同计算实例切片数的子设备。
GPU实例(GIs)和计算实例(CIs)在MIG的/proc
文件系统中被枚举,相应的设备节点(mig-minor)会在/dev/nvidia-caps
下创建。MIG通过在运行时向应用程序指定CUDA设备来支持运行CUDA应用程序。CUDA 11/R450和CUDA 12/R525只支持单个MIG实例的枚举。换句话说,无论创建了多少个MIG设备(或使容器可用),单个CUDA进程只能枚举一个MIG设备。
CUDA应用程序将CI及其父GI视为单个CUDA设备。CUDA只能使用单个CI,如果有多个CI可见,将选择第一个可用的CI。总而言之,有两个约束条件:
- CUDA只能枚举单个计算实例;
- 如果在任何其它GPU上枚举了任何计算实例,CUDA将不会枚举 non-MIG GPU;
请注意,这些限制可能会在未来的NVIDIA MIG驱动程序版本中改变
CUDA_VISIBLE_DEVICES
已被扩展以增加对MIG的支持。根据所使用的驱动程序版本,支持两种格式:
- 驱动版本 >= R470(470.42.01+),每个MIG设备被分配一个以
MIG-<UUID>
开始的GPU UUID; - 驱动版本 < R470,通过指定CI和相应的父GI枚举每个MIG设备。格式为
MIG-<GPU- uuid >/<GPU实例ID>/<计算实例ID>
。
使用R470 NVIDIA数据中心驱动程序(470.42.01+),下面的示例显示了MIG设备如何在8-GPU系统中分配GPU uuid,每个GPU配置不同。
$ nvidia-smi -L
GPU 0: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-5d5ba0d6-d33d-2b2c-524d-9e3d8d2b8a77)
MIG 1g.5gb Device 0: (UUID: MIG-c6d4f1ef-42e4-5de3-91c7-45d71c87eb3f)
MIG 1g.5gb Device 1: (UUID: MIG-cba663e8-9bed-5b25-b243-5985ef7c9beb)
MIG 1g.5gb Device 2: (UUID: MIG-1e099852-3624-56c0-8064-c5db1211e44f)
MIG 1g.5gb Device 3: (UUID: MIG-8243111b-d4c4-587a-a96d-da04583b36e2)
MIG 1g.5gb Device 4: (UUID: MIG-169f1837-b996-59aa-9ed5-b0a3f99e88a6)
MIG 1g.5gb Device 5: (UUID: MIG-d5d0152c-e3f0-552c-abee-ebc0195e9f1d)
MIG 1g.5gb Device 6: (UUID: MIG-7df6b45c-a92d-5e09-8540-a6b389968c31)
GPU 1: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-0aa11ebd-627f-af3f-1a0d-4e1fd92fd7b0)
MIG 2g.10gb Device 0: (UUID: MIG-0c757cd7-e942-5726-a0b8-0e8fb7067135)
MIG 2g.10gb Device 1: (UUID: MIG-703fb6ed-3fa0-5e48-8e65-1c5bdcfe2202)
MIG 2g.10gb Device 2: (UUID: MIG-532453fc-0faa-5c3c-9709-a3fc2e76083d)
GPU 2: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-08279800-1cbe-a71d-f3e6-8f67e15ae54a)
MIG 3g.20gb Device 0: (UUID: MIG-aa232436-d5a6-5e39-b527-16f9b223cc46)
MIG 3g.20gb Device 1: (UUID: MIG-3b12da37-7fa2-596c-8655-62dab88f0b64)
GPU 3: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-71086aca-c858-d1e0-aae1-275bed1008b9)
MIG 7g.40gb Device 0: (UUID: MIG-3e209540-03e2-5edb-8798-51d4967218c9)
GPU 4: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-74fa9fb7-ccf6-8234-e597-7af8ace9a8f5)
MIG 1c.3g.20gb Device 0: (UUID: MIG-79c62632-04cc-574b-af7b-cb2e307120d8)
MIG 1c.3g.20gb Device 1: (UUID: MIG-4b3cc0fd-6876-50d7-a8ba-184a86e2b958)
MIG 1c.3g.20gb Device 2: (UUID: MIG-194837c7-0476-5b56-9c45-16bddc82e1cf)
MIG 1c.3g.20gb Device 3: (UUID: MIG-291820db-96a4-5463-8e7b-444c2d2e3dfa)
MIG 1c.3g.20gb Device 4: (UUID: MIG-5a97e28a-7809-5e93-abae-c3818c5ea801)
MIG 1c.3g.20gb Device 5: (UUID: MIG-3dfd5705-b18a-5a7c-bcee-d03a0ccb7a96)
GPU 5: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-3301e6dd-d38f-0eb5-4665-6c9659f320ff)
MIG 4g.20gb Device 0: (UUID: MIG-6d96b9f9-960e-5057-b5da-b8a35dc63aa8)
GPU 6: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-bb40ed7d-cbbb-d92c-50ac-24803cda52c5)
MIG 1c.7g.40gb Device 0: (UUID: MIG-66dd01d7-8cdb-5a13-a45d-c6eb0ee11810)
MIG 2c.7g.40gb Device 1: (UUID: MIG-03c649cb-e6ae-5284-8e94-4b1cf767e06c)
MIG 3c.7g.40gb Device 2: (UUID: MIG-8abf68e0-2808-525e-9133-ba81701ed6d3)
GPU 7: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-95fac899-e21a-0e44-b0fc-e4e3bf106feb)
MIG 4g.20gb Device 0: (UUID: MIG-219c765c-e07f-5b85-9c04-4afe174d83dd)
MIG 2g.10gb Device 1: (UUID: MIG-25884364-137e-52cc-a7e4-ecf3061c3ae1)
MIG 1g.5gb Device 2: (UUID: MIG-83e71a6c-f0c3-5dfc-8577-6e8b17885e1f)
四、预配置的配置文件
一个GI可以创建的切片数量不是任意的。NVIDIA驱动程序APIs提供了许多“GPU实例配置文件”,用户可以通过指定其中一个配置文件来创建GIs。在给定的GPU上,只要有足够的切片来满足请求,就可以通过这些配置文件来创建多个GIs。
例如,下表展示了一个A100-SXM4-40GB设备的配置文件名称。对于A100-SXM4-80GB,配置文件名称将根据内存比例而变化——例如,1g.10gb、2g.20gb、3g.40gb、4g.40gb、7g80gb。
Profile Name | Fraction of Memory | Fraction of SMs | Hardware Units | L2 Cache Size | Copy Engines | Number of Instances Available |
---|---|---|---|---|---|---|
MIG 1g.5gb | 1/8 | 1/7 | 0 NVDECs /0 JPEG /0 OFA | 1/8 | 1 | 7 |
MIG 1g.5gb+me | 1/8 | 1/7 | 1 NVDEC /1 JPEG /1 OFA | 1/8 | 1 | 1 (A single 1g profile can include media extensions) |
MIG 1g.10gb | 1/8 | 1/7 | 1 NVDECs /0 JPEG /0 OFA | 1/8 | 1 | 4 |
MIG 2g.10gb | 2/8 | 2/7 | 1 NVDECs /0 JPEG /0 OFA | 2/8 | 2 | 3 |
MIG 3g.20gb | 4/8 | 3/7 | 2 NVDECs /0 JPEG /0 OFA | 4/8 | 3 | 2 |
MIG 4g.20gb | 4/8 | 4/7 | 2 NVDECs /0 JPEG /0 OFA | 4/8 | 4 | 1 |
MIG 7g.40gb | Full | 7/7 | 5 NVDECs /1 JPEG /1 OFA | Full | 7 | 1 |
下图显示了如何构建GPU实例的所有有效组合的图示。
在这个图中,通过从左边的实例概要文件开始,并在您移动到右边时将它与其它实例概要文件相结合,可以构建一个有效的组合,这样就不会有两个概要文件在垂直方向上重叠。该规则的唯一例外是(4内存,4计算)和(4内存,3计算)配置文件的组合,目前不支持。但是,支持(4内存,3计算)和(4内存,3计算)的组合。有关A100和A30上所有支持的配置文件组合和放置的列表,请参阅支持配置文件部分。
请注意,该图表示GPU实例在GPU上实例化后存在的物理布局。由于GPU实例是在不同的位置创建和销毁的,因此可能会发生碎片,并且一个GPU实例的物理位置将扮演一个角色,在这个角色中,其它GPU实例可以在它旁边实例化。
感谢大家的阅读,这里是从善若水的博客!
以上是关于Nvidianvidia 高级特性MIG详细介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MIG09-资讯推荐算法高级工程师-T3.1及以上-腾讯-深圳-30-60万