MIG 分区编辑器 NVIDIA GPU 教程

MIG 分区编辑器 NVIDIA GPU 教程

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

---

项目介绍

MIG 分区编辑器 是由 NVIDIA 开发的一款工具，专为简化系统管理员对新一代 NVIDIA Ampere GPU 的多实例管理而设计。MIG（Multi-Instance GPU）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如同一个具有固定内存和计算资源的小型GPU。此模式极大提升了GPU资源的灵活性和利用率。项目位于 GitHub，支持通过声明式配置来轻松管理和切换不同节点上的MIG配置。

项目快速启动

安装

首先，确保您有一个适合的环境以编译或运行nvidia-mig-parted工具。您可以直接下载预编译包或者从源码构建：

预编译包安装

访问项目的 Release 页面，选择最新的版本，下载对应操作系统的.deb, .rpm 或 .tar.gz 文件，并进行安装。

源码构建

如果您偏好手动构建，可遵循以下步骤：

docker run --rm -v $(pwd):/dest golang:1.20.1 sh -c "go install github.com/NVIDIA/mig-parted/cmd/nvidia-mig-parted@latest && mv /go/bin/nvidia-mig-parted /dest/nvidia-mig-parted"

或者，直接使用Go命令行工具：

GO111MODULE=off go get -u github.com/NVIDIA/mig-parted/cmd/nvidia-mig-parted
GOBIN=$(pwd) go install github.com/NVIDIA/mig-parted/cmd/nvidia-mig-parted

快速应用配置

假设您已准备了如仓库中 examples/config.yaml 示例配置文件。应用配置至您的GPU上：

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

这将会把所有GPU设置为1GB/5GB的MIG设备配置。

应用案例和最佳实践

场景一：动态调整资源 在高性能计算或云服务环境中，可根据当前需求动态调整GPU配置，例如，在高并发低负载任务时应用更多小容量MIG设备配置，提高并行处理能力。

最佳实践：

1. 定期评估工作负载：根据应用对内存和算力的需求，定期重新评估并调整MIG配置。
2. 备份当前配置：在变更前导出当前MIG配置，以便必要时恢复。
3. 测试新配置：在生产环境实施新的配置之前，先在测试集群中验证其性能影响。

典型生态项目

虽然本项目专注于管理NVIDIA GPU的MIG分区，但结合容器技术如Docker或Kubernetes可以实现更高级的资源调度和管理。例如，Kubernetes可以通过自定义资源定义(CRD)和插件，集成对MIG设备的支持，从而实现细粒度的GPU资源分配给不同的容器化应用。

在Kubernetes环境下，可以利用[NVIDIA Kubernetes GPU Operator](https://github.com/NVIDIA/kube operator)来自动化配置和管理MIG模式，使得自动部署和弹性伸缩成为可能，特别适合云原生的深度学习和高性能计算场景。

总结，MIG 分区编辑器为复杂的GPU资源管理提供了强大的工具，特别是在HPC和AI领域，它优化了GPU的使用效率，是现代数据中心不可或缺的一部分。

---

以上即为基于NVIDIA MIG-parted的简要教程和相关生态应用概述，希望对您有所帮助。

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