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多实例GPU技术（MIG）是NVIDIA推出的一种GPU虚拟化技术，它允许将一块物理GPU分割成多个独立的GPU实例，每个实例都可以被分配给不同的虚拟机、容器或用户。
这种技术有助于更有效地利用GPU资源，提高GPU的共享性和多租户支持。
资源划分
MIG允许将一块物理GPU分割成多个GPU实例，每个实例具有自己的GPU核心、GPU内存、NVLink带宽等资源。
多租户支持
MIG技术可以用于虚拟化GPU，以便不同用户或应用程序可以共享同一块物理GPU而不会相互干扰。
动态资源调整：管理员可以根据工作负载的需求动态地重新配置MIG实例的资源，从而实现更好的资源利用和性能。
容错性
MIG技术支持GPU实例的隔离，这意味着一个GPU实例中的问题不会影响到其他实例，从而提高了系统的容错性。
部署灵活性
MIG技术可以用于云计算、虚拟化环境、容器化应用程序等多种情境，为不同的部署需求提供了灵活性。
MIG技术特别适用于AI推理工作负载，它允许在单个GPU上同时运行多个工作负载，并使延迟和吞吐量保持稳定。例如，NVIDIA A100 GPU可以利用MIG技术被分割成多达七个独立实例来执行推理任务，每个实例都有专用的计算、显存和显存带宽资源。
在实际应用中，MIG技术可以帮助数据中心和云计算环境更有效地管理GPU资源，提高资源利用率，降低成本，并更好地满足不同应用程序和用户的需求。管理员可以根据不同工作负载的需求，灵活地创建和配置MIG实例，以优化性能和资源使用。
MIG技术是NVIDIA Ampere架构的一部分，支持该技术的GPU包括NVIDIA A100等。通过MIG，用户可以在单个GPU上获得多达原来7倍的GPU资源，从而扩展GPU的使用范围并优化GPU利用率。每个MIG实例都像独立GPU一样运行，因此CUDA平台没有任何变化，MIG可用于所有主流企业计算环境。
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