mig-parted

mig-parted

NVIDIA Ampere GPU分区管理工具

nvidia-mig-parted是一个开源的NVIDIA Ampere多实例GPU(MIG)分区管理工具。它支持系统管理员以声明式方式定义和应用多种MIG配置。通过命令行接口,管理员可以灵活地启用/禁用MIG、创建不同规格的MIG设备,并在集群中快速切换配置。这大大简化了GPU资源管理,提高了系统效率。

MIGNVIDIA GPU分区编辑器配置管理系统管理Github开源项目

NVIDIA GPU的MIG分区编辑器

MIG(Multi-Instance GPU的简称)是最新一代NVIDIA Ampere GPU的一种运行模式。它允许将一个GPU分割成一组"MIG设备",对于使用它们的软件来说,每个设备都像是一个具有固定内存分区和固定计算资源分区的迷你GPU。有关MIG及其提供的功能的详细解释,请参阅MIG用户指南

MIG分区编辑器(nvidia-mig-parted)是一个为系统管理员设计的工具,旨在简化MIG分区的操作。

它允许管理员以声明式方式定义一组可能的MIG配置,这些配置将应用于节点上的所有GPU。在运行时,他们只需将nvidia-mig-parted指向其中一个配置,nvidia-mig-parted就会负责应用它。通过这种方式,同一个配置文件可以分发到集群中的所有节点,并且可以使用运行时标志(或环境变量)来决定在任何给定时间实际应用哪种配置到节点。

例如,考虑以下NVIDIA DGX-A100节点的配置(可在本仓库的examples/config.yaml文件中找到):

version: v1 mig-configs: all-disabled: - devices: all mig-enabled: false all-enabled: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: {} all-1g.5gb: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: "1g.5gb": 7 all-2g.10gb: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: "2g.10gb": 3 all-3g.20gb: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: "3g.20gb": 2 all-balanced: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: "1g.5gb": 2 "2g.10gb": 1 "3g.20gb": 1 custom-config: - devices: [0,1,2,3] mig-enabled: false - devices: [4] mig-enabled: true mig-devices: "1g.5gb": 7 - devices: [5] mig-enabled: true mig-devices: "2g.10gb": 3 - devices: [6] mig-enabled: true mig-devices: "3g.20gb": 2 - devices: [7] mig-enabled: true mig-devices: "1g.5gb": 2 "2g.10gb": 1 "3g.20gb": 1

mig-configs下的每个部分都是用户自定义的,使用自定义标签来引用它们。例如,all-disabled标签指的是为节点上所有GPU禁用MIG的配置。同样,all-1g.5gb标签指的是将节点上所有GPU切分为1g.5gb设备的MIG配置。最后,custom-config标签定义了一个完全自定义的配置,该配置在节点上的前4个GPU上禁用MIG,并在其余GPU上应用混合的MIG设备。

使用这个工具,可以依次运行以下命令来应用这些配置:

$ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-disabled $ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-1g.5gb $ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-2g.10gb $ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-3g.20gb $ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c all-balanced $ nvidia-mig-parted apply -f examples/config.yaml -c custom-config

然后可以通过以下命令查看当前应用的配置:

$ nvidia-mig-parted export version: v1 mig-configs: current: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: 1g.5gb: 2 2g.10gb: 1 3g.20gb: 1

并通过以下命令进行断言:

$ nvidia-mig-parted assert -f examples/config.yaml -c all-balanced Selected MIG configuration currently applied $ echo $? 0 $ nvidia-mig-parted assert -f examples/config.yaml -c all-1g.5gb ERRO[0000] Assertion failure: selected configuration not currently applied $ echo $? 1

注意: 单独使用nvidia-mig-parted工具并不能确保您的节点处于可以顺利应用MIG模式更改和MIG设备配置的状态。此外,它也不能确保MIG设备配置在节点重启后仍然保持不变。

为了解决这个问题,我们开发了一个systemd服务和一系列支持脚本,用来封装nvidia-mig-parted并提供这些非常需要的功能。更多详情请参阅deployments/systemd目录下的README.md文件。

安装nvidia-mig-parted

目前,nvidia-mig-parted没有通用的发布平台。不过,我们会构建debrpmtarball包,并在每次发布时将它们作为资产分发。请访问我们的发布页面下载并安装这些包。

要从源代码构建,请按照以下方法之一进行操作。

使用dockergo install

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
    "

直接运行go getgo install

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

克隆仓库并构建:

git clone http://github.com/NVIDIA/mig-parted
cd mig-parted
go build ./cmd/nvidia-mig-parted

如果严格按照这些方法操作,应该会在当前目录生成一个名为nvidia-mig-parted的二进制文件。完成后,建议将此二进制文件移动到您的路径中的某个位置,以便您可以逐字执行以下命令。

快速入门

在详细介绍nvidia-mig-parted的每个可能选项之前,通过几个最常见用法的示例来演示会很有帮助。以下所有命令都使用本仓库examples/config.yaml下的示例配置文件。

从配置文件应用特定的MIG配置

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

仅应用配置以更改MIG模式设置

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

使用调试输出应用MIG配置

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

不使用配置文件应用一次性MIG配置

cat <<EOF | nvidia-mig-parted apply -f -
version: v1
mig-configs:
  all-1g.5gb:
  - devices: all
    mig-enabled: true
    mig-devices:
      1g.5gb: 7
EOF

仅应用一次性MIG配置以更改MIG模式

cat <<EOF | nvidia-mig-parted apply --mode-only -f -
version: v1
mig-configs:
  whatever:
  - devices: all
    mig-enabled: true
    mig-devices: {}
EOF

导出当前MIG配置

nvidia-mig-parted export

断言当前应用了特定的MIG配置

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

断言当前应用了MIG配置的MIG模式设置

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

不使用配置文件断言一次性MIG配置

cat <<EOF | nvidia-mig-parted assert -f -
version: v1
mig-configs:
  all-1g.5gb:
  - devices: all
    mig-enabled: true
    mig-devices: 
      1g.5gb: 7
EOF

断言一次性MIG配置的MIG模式设置

cat <<EOF | nvidia-mig-parted assert --mode-only -f -
version: v1
mig-configs:
  whatever:
  - devices: all
    mig-enabled: true
    mig-devices: {}
EOF

编辑推荐精选

Keevx

Keevx

AI数字人视频创作平台

Keevx 一款开箱即用的AI数字人视频创作平台,广泛适用于电商广告、企业培训与社媒宣传,让全球企业与个人创作者无需拍摄剪辑,就能快速生成多语言、高质量的专业视频。

即梦AI

即梦AI

一站式AI创作平台

提供 AI 驱动的图片、视频生成及数字人等功能,助力创意创作

扣子-AI办公

扣子-AI办公

AI办公助手,复杂任务高效处理

AI办公助手,复杂任务高效处理。办公效率低?扣子空间AI助手支持播客生成、PPT制作、网页开发及报告写作,覆盖科研、商业、舆情等领域的专家Agent 7x24小时响应,生活工作无缝切换,提升50%效率!

TRAE编程

TRAE编程

AI辅助编程,代码自动修复

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
蛙蛙写作

蛙蛙写作

AI小说写作助手,一站式润色、改写、扩写

蛙蛙写作—国内先进的AI写作平台,涵盖小说、学术、社交媒体等多场景。提供续写、改写、润色等功能,助力创作者高效优化写作流程。界面简洁,功能全面,适合各类写作者提升内容品质和工作效率。

AI辅助写作AI工具蛙蛙写作AI写作工具学术助手办公助手营销助手AI助手
问小白

问小白

全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题

问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。

热门AI助手AI对话AI工具聊天机器人
Transly

Transly

实时语音翻译/同声传译工具

Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

下拉加载更多