與NVIDIA MIG的集成可通過一鍵式交付按需的ML / DL工作負載的單個GPU的多個實例，從而提高性能

cnvrg.io用于機器學習的AI OS宣布將NVIDIA多實例GPU（MIG）技術與其數(shù)據(jù)科學平臺進行了原生集成。cnvrg.io是第一個集成MIG的ML平臺，這是一項突破性的新功能，可以將每個NVIDIA A100 GPU劃分為多達七個加速器，以實現(xiàn)最佳利用率，從而有效地擴展對每個用戶和應用程序的訪問權限。此次集成是在發(fā)布NVIDIA A100 Tensor Core GPU和NVIDIA DGX A100系統(tǒng)以及cnvrg.io的NVIDIA DGX-Ready Software程序作為AI工作流解決方案的認證之后進行的。

NVIDIA GPU是機器學習和深度學習工作負載的強大動力。全新的NVIDIA A100 Tensor Core GPU在AI，數(shù)據(jù)分析和HPC工作負載的各個規(guī)模上均提供了前所未有的加速，以應對全球最棘手的計算挑戰(zhàn)。作為NVIDIA數(shù)據(jù)中心平臺的引擎，A100可以有效地擴展至數(shù)千個GPU，并且借助MIG，可以將其劃分為七個獨立的GPU實例，以加速各種規(guī)模的AI工作負載。

由于存在如此巨大的可變性，因此資源管理至關重要。基礎架構團隊需要MLOps，以及分配，安排，共享和監(jiān)視MIG資源利用率的方法。這就是cnvrg.io數(shù)據(jù)科學平臺快速發(fā)展的地方，并提供了具有自助服務資源管理，元計劃和MLOps功能的MIG集成。