SageMaker teilt GPUs für mehrere AI-Modelle auf
TL;DR
Amazon SageMaker Inference unterstützt jetzt NVIDIA Multi-Instance GPU. Dabei wird eine GPU in hardwareisolierte Partitionen geteilt, sodass mehrere Modelle jeweils einen eigenen Bereich nutzen oder nur den passenden Anteil eines modernen Beschleunigers erhalten. Zwei optionale API-Felder weisen jedem Modell eine Partition zu. Der AWS-Beitrag vergleicht dieses Setup mit einer älteren GPU und zeigt, wie sich die Auslastung von Inference-Endpunkten gezielter steuern lässt.
Nauti's Take
Für Teams mit mehreren kleinen oder unterschiedlich großen Modellen ist MIG ein sinnvoller Test für bessere GPU-Auslastung. Miss zuerst Latenz, Durchsatz und Kosten pro Modell gegenüber einer Voll-GPU und prüfe die Werte unter echter Parallelität.
Hardware-Isolation senkt das Risiko gegenseitiger Störungen, ersetzt aber keine Messung bei Spitzenlast.
Quellen
