SageMaker Inference now supports Multi-Instance GPU to maximize GPU utilization for model endpoints
SageMaker Inference支持多实例GPU以提升模型端点GPU利用率
要点导读
- SageMaker Inference支持NVIDIA MIG分区
- 一块GPU可划分为硬件隔离的多个分区
- 每个分区可运行不同模型
- 可按需取用新加速器的一部分
- 提供与整块旧GPU的实测对比
原文摘要 · 中英对照
Amazon SageMaker Inference now supports GPU partitioning with NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG), which divides one GPU into hardware-isolated partitions so you can run a different model in each or take a right-sized fraction of a newer accelerator. This post shows how two optional API fields place one model per partition, and what we measured against a whole older GPU.
Amazon SageMaker Inference现在支持使用NVIDIA多实例GPU(MIG)进行GPU分区,它将一块GPU划分为硬件隔离的分区,因此你可以在每个分区中运行不同的模型,或取用较新加速器合适比例的一部分。本文展示了两个可选API字段如何实现每个分区放置一个模型,以及我们与整块旧GPU对比的实测结果。
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原文来源:AWS 机器学习博客(aws.amazon.com)。本页摘要与要点整理自公开来源,版权归原作者所有,完整内容请阅读原文。