큐잉시스템에서 기존에 여러 GPU를 아이별로 다르게 했었다면, MIG 기능을 사용했을때도 아이디별로 가능하리라고 봅니다.
DGX A100은 AI 모든 분야에 적용가능 하기 때문에 자율주행관련 작업에도 지원됩니다.
DGX용 별도의 SW는 없습니다. 다만 NVIDIA NGC를 통한 딥러닝 프레임워크를 사용하면 더 좋은 성능을 발휘하게 됩니다.
먼저 MIG로 인스턴스 GPU를 생성해야하고, 각자가 인스턴스 GPU를 하나 혹은 여러개를 지정해서 작업하게 됩니다.
MIG 주요 장점은 여러명이 동시에 독립된 GPU를 가지고, 즉 자기만의 GPU를 가지고 작업을 할 수 있는 기능입니다.
DGX는 AI를 위한 최고의 스팩과 성능을 보유하고 있고, 엔비디아의 딥러닝프레이웍크에 최적화 되어있어서 개발속도와 생산성을 향상 시키게 됩니다. 그리고, NVIDIA 기술팀으로 부터 지원을 받을 수 있습니다.
DGX A100 기능으로 모델링이나 시뮬레이션을 좀더 완벽하고 구현할 수 있습니다. 현재 A100은 DGX만 적용되어 있습니다. 모델링이나 시뮬레이션 사이즈와 원하는 시간대비 가능한 서버를 구매하시면 될 거 같습니다.
DGX Station은 반영구 수랭식 쿨링 시스템으로 본체안에 쿨링시스템이 있기 때문에 별도 추가 되는 장치는 없습니다.
개발범위나 사용자에 따라 다를 수 있어 컨설팅이 필요한 문제이기 합니다. 대학에 1~2대 씩 납품되고 있습니다. 별도 메일 주시면 자세한 설명 드리겠습니다.
MIG를 통한 인스턴스 GPU는 각 사용자에게 물리적으로 GPU를 할당하는 것과 같은 기능입니다. 리소스를 독립적으로 쓰는 관점에서는 개인PC를 사용하는 개념으로 보시면 됩니다. GPU 부분만
MIG는 A100에만 적용되어 있는 기술입니다. DGX STATION은 V100 GPU이므로 적용되지 않습니다.