NVIDIA GPU MIG 分区编辑器：简化多实例 GPU 管理

NVIDIA GPU MIG 分区编辑器：简化多实例 GPU 管理

mig-parted 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mig-parted

项目介绍

nvidia-mig-parted 是一个专为系统管理员设计的工具，旨在简化 NVIDIA Ampere 架构 GPU 的多实例 GPU（MIG）模式管理。MIG 模式允许将单个 GPU 划分为多个“MIG 设备”，每个设备在软件层面表现为一个具有固定内存和计算资源的小型 GPU。nvidia-mig-parted 通过声明式配置文件，使管理员能够轻松定义和应用不同的 MIG 配置，从而实现对 GPU 资源的灵活分配和管理。

项目技术分析

nvidia-mig-parted 基于 Go 语言开发，利用 NVIDIA 提供的 MIG 功能，通过命令行工具与配置文件相结合的方式，实现了对 MIG 配置的声明式管理。项目支持多种安装方式，包括通过 deb、rpm 和 tarball 包进行安装，以及通过源码编译安装。此外，项目还提供了 systemd 服务和相关脚本，确保 MIG 配置在节点重启后能够持久化。

项目及技术应用场景

nvidia-mig-parted 适用于需要对 GPU 资源进行精细化管理的场景，特别是在大规模集群环境中。例如：

• 数据中心：在数据中心中，不同的任务可能需要不同规格的 GPU 资源。通过 nvidia-mig-parted，管理员可以根据任务需求动态调整 MIG 配置，优化资源利用率。
• AI 训练与推理：在 AI 训练和推理任务中，不同的模型可能需要不同的 GPU 资源。nvidia-mig-parted 可以帮助管理员根据模型需求配置合适的 MIG 设备，提高训练和推理效率。
• 云服务提供商：云服务提供商可以通过 nvidia-mig-parted 为客户提供按需分配的 GPU 资源，满足不同客户的需求。

项目特点

• 声明式配置：通过 YAML 配置文件，管理员可以声明式地定义多种 MIG 配置，简化配置管理。
• 灵活应用：支持通过命令行参数或环境变量动态选择和应用不同的 MIG 配置，适应不同的运行时需求。
• 持久化支持：通过 systemd 服务和相关脚本，确保 MIG 配置在节点重启后能够自动恢复。
• 多平台支持：支持多种安装方式，包括 deb、rpm 和 tarball 包，以及源码编译安装，适应不同的部署环境。

快速开始

以下是一些常见的 nvidia-mig-parted 使用示例：

应用特定的 MIG 配置

nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-1g.5gb

仅更改 MIG 模式设置

nvidia-mig-parted apply --mode-only -f examples/config.yaml -c all-1g.5gb

导出当前的 MIG 配置

nvidia-mig-parted export

断言特定的 MIG 配置已应用

nvidia-mig-parted assert -f examples/config.yaml -c all-1g.5gb

通过这些简单的命令，您可以轻松管理和应用不同的 MIG 配置，优化 GPU 资源的使用。

结语

nvidia-mig-parted 是一个强大的工具，能够帮助系统管理员简化 NVIDIA GPU 的 MIG 管理，提高资源利用率。无论是在数据中心、AI 训练与推理，还是云服务提供商的环境中，nvidia-mig-parted 都能为您提供灵活、高效的 GPU 资源管理方案。立即尝试 nvidia-mig-parted，体验其带来的便利与效率提升吧！

mig-parted 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mig-parted