TOPICS「マルチインスタンスGPU（MIG）とは？」技術コラム掲載のお知らせ

技術コラムを公開しました。

今回のテーマは「マルチインスタンスGPU（MIG）とは？仕組みや注意事項・実務手順もご紹介」です。
生成AIやHPCの活用が進む中で、GPUリソースを複数のワークロードで安全かつ効率的に共有したいというニーズが高まっています。一方で、性能のばらつきやリソース競合、マルチテナント環境におけるSLAやセキュリティ確保といった課題も顕在化しています。

本記事では、こうした課題に対するハードウェアレベルの解決策として注目される NVIDIA マルチインスタンスGPU（MIG）を取り上げ、基本概念から仕組み、対応GPU世代（NVIDIA A100 / NVIDIA H100 NVL / NVIDIA H200 NVL）、プロファイル例までを分かりやすく解説します。MIGはGPUを論理的に分割し、各インスタンスに専用のメモリや演算資源、帯域を割り当てることで、ワークロード間の干渉を抑え、安定したQoSを実現する技術です。
後半では、nvidia-smiを用いたMIGの有効化や分割設定、UUIDによるアプリケーション・コンテナからの指定方法など、実運用を意識したポイントを紹介します。GPUリソースの有効活用やTCO最適化を目指す方、AI基盤の設計・運用を担当されている方におすすめの内容ですので、ぜひこの機会にご覧ください。 ▶マルチインスタンスGPU（MIG）とは？仕組みや注意事項・実務手順もご紹介


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