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Crea una VM ottimizzata per l'acceleratore

Questo documento spiega come creare una VM che utilizza una famiglia di macchine ottimizzate per l'acceleratore. La famiglia di macchine ottimizzate per l'acceleratore è disponibile nei tipi di macchine A3, A2 e G2.

A ogni tipo di macchina ottimizzata per l'acceleratore è collegato un modello specifico di GPU NVIDIA.

Per i tipi di macchine ottimizzati per l'acceleratore A3, sono collegate GPU NVIDIA H100 da 80 GB. Questi sono disponibili nelle opzioni H100 da 80 GB e H100 da 80 GB Mega.
Per i tipi di macchine ottimizzati per l'acceleratore A2, sono collegate GPU NVIDIA A100. Questi sono disponibili nelle opzioni A100 da 40 GB e A100 da 80 GB.
Per i tipi di macchine ottimizzati per l'acceleratore G2, sono collegate GPU NVIDIA L4.

Prima di iniziare

Per rivedere altri passaggi dei prerequisiti, come la selezione di un'immagine del sistema operativo e il controllo della quota GPU, consulta il documento sulla panoramica.
Se non l'hai già fatto, configura l'autenticazione. L'autenticazione è il processo mediante il quale viene verificata l'identità dell'utente per ottenere l'accesso ai servizi e alle API Google Cloud. Per eseguire codice o esempi da un ambiente di sviluppo locale, puoi eseguire l'autenticazione in Compute Engine come segue.

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
1. Installa Google Cloud CLI, quindi initialize eseguendo questo comando:
```
gcloud init
```
  Nota: se hai già installato gcloud CLI in precedenza, assicurati di disporre della versione più recente eseguendo gcloud components update.
2. Set a default region and zone.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare VM, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Amministratore istanze Compute (v1) (roles/compute.instanceAdmin.v1) per il progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per creare VM. Per visualizzare esattamente le autorizzazioni necessarie, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per creare le VM sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

compute.instances.create nel progetto
Per utilizzare un'immagine personalizzata per creare la VM: compute.images.useReadOnly sull'immagine
Per utilizzare uno snapshot al fine di creare la VM: compute.snapshots.useReadOnly sullo snapshot
Per utilizzare un modello di istanza per creare la VM: compute.instanceTemplates.useReadOnly nel modello di istanza
Per assegnare una rete legacy alla VM: compute.networks.use nel progetto
Per specificare un indirizzo IP statico per la VM: compute.addresses.use nel progetto
Per assegnare un indirizzo IP esterno alla VM quando utilizzi una rete legacy: compute.networks.useExternalIp nel progetto
Per specificare una subnet per la tua VM: compute.subnetworks.use nel progetto o nella subnet scelta
Per assegnare un indirizzo IP esterno alla VM quando utilizzi una rete VPC: compute.subnetworks.useExternalIp nel progetto o nella subnet scelta
Per impostare i metadati dell'istanza VM per la VM: compute.instances.setMetadata nel progetto
Per impostare i tag per la VM: compute.instances.setTags sulla VM
Per impostare le etichette per la VM: compute.instances.setLabels sulla VM
Per impostare un account di servizio da utilizzare per la VM: compute.instances.setServiceAccount nella VM
Per creare un nuovo disco per la VM: compute.disks.create nel progetto
Per collegare un disco esistente in modalità di sola lettura o lettura/scrittura: compute.disks.use sul disco
Per collegare un disco esistente in modalità di sola lettura: compute.disks.useReadOnly sul disco

Potresti anche riuscire a ottenere queste autorizzazioni con i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Crea una VM con GPU collegate

Puoi creare una VM ottimizzata per l'acceleratore A3, A2 o G2 utilizzando la console Google Cloud, Google Cloud CLI o REST.

Per eseguire alcune personalizzazioni delle VM G2, potresti dover utilizzare Google Cloud CLI o REST. Vedi le limitazioni di G2.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea un'istanza.

Vai a Crea un'istanza
Specifica un nome per la VM. Consulta la convenzione di denominazione delle risorse.
Seleziona una regione e una zona in cui sono disponibili le GPU. Consulta l'elenco di regioni e zone GPU disponibili.
Nella sezione Configurazione macchina, seleziona la famiglia di macchine GPU, quindi segui questi passaggi:
1. Nell'elenco Tipo di GPU, seleziona il tuo tipo di GPU.
  - Per le VM ottimizzate per l'acceleratore A3, seleziona NVIDIA H100 80GB o NVIDIA H100 80GB MEGA.
  - Per le VM ottimizzate per l'acceleratore A2, seleziona NVIDIA A100 40GB o NVIDIA A100 80GB.
  - Per le VM ottimizzate per l'acceleratore G2, seleziona NVIDIA L4.
2. Nell'elenco Numero di GPU, seleziona il numero di GPU.
  
  Nota: a ogni tipo di macchina ottimizzato per l'acceleratore è collegato un numero fisso di GPU. Se modifichi il numero di GPU, il tipo di macchina cambia.
3. Se il tuo modello GPU supporta workstation virtuali (vWS) NVIDIA RTX per carichi di lavoro di grafica e prevedi di eseguire carichi di lavoro ad alta intensità di grafica su questa VM, seleziona Abilita workstation virtuale (NVIDIA GRID).
Nella sezione Disco di avvio, fai clic su Cambia. Viene visualizzata la pagina Configurazione disco di avvio.
Nella pagina Configurazione disco di avvio, segui questi passaggi:
1. Nella scheda Immagini pubbliche, scegli un'immagine Compute Engine supportata o le immagini Deep Learning VM.
2. Specifica una dimensione del disco di avvio di almeno 40 GB.
3. Per confermare le opzioni del disco di avvio, fai clic su Seleziona.
Configura tutte le altre impostazioni della VM che hai bisogno. Ad esempio, puoi modificare le impostazioni della prerilasciabilità per configurare la VM come istanza prerilasciabile. Questo riduce il costo della VM e delle GPU collegate. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione GPU sulle istanze prerilasciabili.
Per creare e avviare la VM, fai clic su Crea.

gcloud

Per creare e avviare una VM, utilizza il comando gcloud compute instances create con i seguenti flag. Le VM con GPU non possono eseguire la migrazione live. Assicurati di impostare il flag --maintenance-policy=TERMINATE.

Nel comando di esempio sono mostrati i seguenti flag facoltativi:

Il flag --preemptible che configura la tua VM come istanza prerilasciabile. Questo riduce il costo della VM e delle GPU collegate. Per maggiori informazioni, consulta GPU su istanze prerilasciabili
Il flag --accelerator per specificare una workstation virtuale. Le workstation virtuali (vWS) NVIDIA RTX sono supportate solo per le VM G2.

  gcloud compute instances create VM_NAME \
      --machine-type=MACHINE_TYPE \
      --zone=ZONE \
      --boot-disk-size=DISK_SIZE \
      --image=IMAGE \
      --image-project=IMAGE_PROJECT \
      --maintenance-policy=TERMINATE --restart-on-failure \
      [--preemptible] \
      [--accelerator=type=nvidia-l4-vws,count=VWS_ACCELERATOR_COUNT]

Sostituisci quanto segue:

VM_NAME: il nome della nuova VM.
MACHINE_TYPE : il tipo di macchina selezionato. Scegli una delle seguenti opzioni:
- Un tipo di macchina A3.
- Un tipo di macchina A2.
- Un tipo di macchina G2. I tipi di macchina G2 supportano anche la memoria personalizzata. La memoria deve essere un multiplo di 1024 MB e rientrare nell'intervallo di memoria supportato. Ad esempio, per creare una VM con 4 vCPU e 19 GB di memoria, specifica --machine-type=g2-custom-4-19456.
ZONE: la zona per la VM. Questa zona deve supportare il modello GPU selezionato.
DISK_SIZE: le dimensioni del disco di avvio in GB. Specifica una dimensione del disco di avvio di almeno 40 GB.
IMAGE: un'immagine del sistema operativo che supporta le GPU. Se vuoi utilizzare l'immagine più recente in una famiglia di immagini, sostituisci il flag --image con il flag --image-family e imposta il suo valore su una famiglia di immagini che supporta le GPU. Ad esempio: --image-family=rocky-linux-8-optimized-gcp.
Puoi anche specificare un'immagine personalizzata o immagini Deep Learning VM.
IMAGE_PROJECT: il progetto immagine di Compute Engine a cui appartiene l'immagine del sistema operativo. Se utilizzi un'immagine personalizzata o un'immagine VM di deep learning, specifica il progetto a cui appartengono le immagini.
VWS_ACCELERATOR_COUNT: il numero di GPU virtuali di cui hai bisogno.

REST

Invia una richiesta POST al metodo instances.insert. Le VM con GPU non possono eseguire la migrazione live. Assicurati di impostare il parametro onHostMaintenance su TERMINATE.

POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances
{
"machineType": "projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/machineTypes/MACHINE_TYPE",
"disks":
[
  {
    "type": "PERSISTENT",
    "initializeParams":
    {
      "diskSizeGb": "DISK_SIZE",
      "sourceImage": "SOURCE_IMAGE_URI"
    },
    "boot": true
  }
],
"name": "VM_NAME",
"networkInterfaces":
[
  {
    "network": "projects/PROJECT_ID/global/networks/NETWORK"
  }
],
"scheduling":
{
  "onHostMaintenance": "terminate",
  "automaticRestart": true
},
}

Sostituisci quanto segue:

VM_NAME: il nome della nuova VM.
PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
ZONE: la zona per la VM. Questa zona deve supportare il modello GPU selezionato.
MACHINE_TYPE : il tipo di macchina selezionato. Scegli una delle seguenti opzioni:
- Un tipo di macchina A3.
- Un tipo di macchina A2.
- Un tipo di macchina G2. I tipi di macchina G2 supportano anche la memoria personalizzata. La memoria deve essere un multiplo di 1024 MB e rientrare nell'intervallo di memoria supportato. Ad esempio, per creare una VM con 4 vCPU e 19 GB di memoria, specifica --machine-type=g2-custom-4-19456.
SOURCE_IMAGE_URI: l'URI della famiglia di immagini o di immagini specifica che vuoi utilizzare. Ad esempio:
- Immagine specifica: "sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/rocky-linux-8-optimized-gcp-v20220719"
- Famiglia di immagini: "sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/family/rocky-linux-8-optimized-gcp"
Se specifichi una famiglia di immagini, Compute Engine crea una VM dall'immagine sistema operativo più recente e non deprecata della famiglia. Per saperne di più su quando utilizzare le famiglie di immagini, consulta Best practice per le famiglie di immagini
DISK_SIZE: le dimensioni del disco di avvio in GB. Specifica una dimensione del disco di avvio di almeno 40 GB.
NETWORK: la rete VPC che vuoi utilizzare per la VM. Puoi specificare "default" per utilizzare la rete predefinita.

Impostazioni aggiuntive:

Puoi ridurre il costo della VM e delle GPU collegate utilizzando le VM prerilasciabili. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione GPU sulle istanze prerilasciabili. Per impostare la VM come prerilasciabile, aggiungi l'opzione "preemptible": true alla richiesta.
```
"scheduling":
  {
    "onHostMaintenance": "terminate",
    "automaticRestart": true,
    "preemptible": true
  }
```
Per le VM G2, sono supportate le workstation virtuali NVIDIA RTX (vWS). Per specificare una workstation virtuale, aggiungi l'opzione "guestAccelerators" alla tua richiesta. Sostituisci VWS_ACCELERATOR_COUNT con il numero di GPU virtuali di cui hai bisogno.
```
"guestAccelerators":
  [
    {
      "acceleratorCount": VWS_ACCELERATOR_COUNT,
      "acceleratorType": "projects/PROJECT_ID/zones/ZONEacceleratorTypes/nvidia-l4-vws"
    }
  ]
```

Limitazioni

VM A3

Le seguenti limitazioni si applicano alle VM che utilizzano i tipi di macchina A3 Standard e A3 Mega:

Non ricevi sconti per utilizzo sostenuto e sconti per impegno di utilizzo flessibili per le VM che utilizzano tipi di macchine A3.
Puoi utilizzare tipi di macchine A3 solo in determinate regioni e zone.
Non puoi utilizzare dischi permanenti a livello di regione sulle VM che utilizzano tipi di macchine A3.
Il tipo di macchina A3 è disponibile solo sulla piattaforma Sapphire Rapids.
Se la tua VM utilizza un tipo di macchina A3, non puoi cambiare il tipo di macchina. Se devi modificare il tipo di macchina, devi creare una nuova VM.
Non puoi cambiare il tipo di macchina di una VM in un tipo di macchina A3. Se hai bisogno di una VM che utilizza un tipo di macchina A3, devi crearne una nuova.
I tipi di macchina A3 non supportano la single-tenancy.
Non puoi eseguire i sistemi operativi Windows sui tipi di macchina A3.
Non puoi eseguire carichi di lavoro sulle VM A3 Standard e A3 Mega perché utilizzano uno stack di rete diverso.

VM standard A2

Non ricevi sconti per utilizzo sostenuto e sconti per impegno di utilizzo flessibili per le VM che utilizzano tipi di macchine A2 Standard.
Puoi utilizzare i tipi di macchine A2 Standard solo in determinate regioni e zone.
Non puoi utilizzare dischi permanenti a livello di regione sulle VM che utilizzano tipi di macchine standard A2.
Il tipo di macchina A2 Standard è disponibile solo sulla piattaforma Cascade Lake.
Se la tua VM utilizza un tipo di macchina A2 Standard, puoi passare solo da un tipo di macchina A2 Standard a un altro. Non puoi passare a qualsiasi altro tipo di macchina. Per maggiori informazioni, consulta Modificare le VM ottimizzate per l'acceleratore.
Non puoi utilizzare il sistema operativo Windows con i tipi di macchina <codea2-megagpu-16g< code="" dir="ltr" translate="no"> A2 Standard. Se utilizzi sistemi operativi Windows, scegli un tipo di macchina A2 Standard diverso.</codea2-megagpu-16g<>
Non è possibile formattare rapidamente le unità SSD locali collegate sulle VM Windows che utilizzano tipi di macchine A2 Standard. Per formattare questi SSD locali, devi eseguire un formato completo utilizzando l'utilità diskpart e specificando format fs=ntfs label=tmpfs.
I tipi di macchina A2 standard non supportano la single-tenancy.

VM A2 Ultra

Non ricevi sconti per utilizzo sostenuto e sconti per impegno di utilizzo flessibili per le VM che utilizzano tipi di macchine A2 Ultra.
Puoi utilizzare i tipi di macchine A2 Ultra solo in determinate regioni e zone.
Non puoi utilizzare dischi permanenti a livello di regione sulle VM che utilizzano tipi di macchine A2 Ultra.
Il tipo di macchina A2 Ultra è disponibile solo sulla piattaforma Cascade Lake.
Se la tua VM utilizza un tipo di macchina A2 Ultra, non puoi cambiare il tipo di macchina. Se devi utilizzare un tipo di macchina A2 Ultra diverso o qualsiasi altro tipo di macchina, devi creare una nuova VM.
Non puoi cambiare nessun altro tipo di macchina in un tipo di macchina A2 Ultra. Se hai bisogno di una VM che utilizza un tipo di macchina A2 Ultra, devi crearne una nuova.
Non è possibile formattare rapidamente le unità SSD locali collegate sulle VM Windows che utilizzano tipi di macchine A2 Ultra. Per formattare questi SSD locali, devi eseguire un formato completo utilizzando l'utilità diskpart e specificando format fs=ntfs label=tmpfs.

VM G2

Non ricevi sconti per utilizzo sostenuto e sconti per impegno di utilizzo flessibili per le VM che utilizzano tipi di macchine G2.
Puoi utilizzare i tipi di macchine G2 solo in determinate regioni e zone.
Non puoi utilizzare dischi permanenti a livello di regione sulle VM che utilizzano tipi di macchine G2.
Il tipo di macchina G2 è disponibile solo sulla piattaforma Cascade Lake.
I dischi permanenti standard (pd-standard) non sono supportati sulle VM che utilizzano tipi di macchine standard G2. Per i tipi di disco supportati, vedi Tipi di disco supportati per G2.
Non puoi creare GPU multiistanza sui tipi di macchine G2.
Se devi cambiare il tipo di macchina di una VM G2, consulta la pagina Modifica le VM ottimizzate per l'acceleratore.
Non puoi utilizzare Deep Learning VM Images come dischi di avvio per le VM che utilizzano i tipi di macchine G2.
L'attuale driver predefinito per Container-Optimized OS non supporta le GPU L4 in esecuzione sui tipi di macchine G2. Container-Optimized OS supporta inoltre solo un insieme selezionato di driver. Se vuoi utilizzare Container-Optimized OS sui tipi di macchine G2, rivedi le seguenti note:
- Utilizza una versione di Container-Optimized OS che supporti la versione minima del driver NVIDIA consigliata 525.60.13 o successiva. Per maggiori informazioni, consulta le note di rilascio di Container-Optimized OS.
- Quando installi il driver, specifica l'ultima versione disponibile compatibile con le GPU L4. Ad esempio, sudo cos-extensions install gpu -- -version=525.60.13.
Devi utilizzare Google Cloud CLI o REST per creare VM G2 per i seguenti scenari:
- Vuoi specificare valori di memoria personalizzati.
- Vuoi personalizzare il numero di core CPU visibili.

Installa driver

Affinché la VM possa utilizzare la GPU, devi installare il driver GPU sulla VM.

Esempi

In questi esempi, la maggior parte delle VM viene creata utilizzando Google Cloud CLI. Tuttavia, per creare queste VM puoi anche utilizzare la console Google Cloud o il metodo REST.

Gli esempi seguenti mostrano come creare VM utilizzando le seguenti immagini:

Deep Learning VM Images. Questo esempio utilizza la VM A2 standard (a2-highgpu-1g).
Immagine Container-Optimized (COS). Questo esempio utilizza una VM A3 a3-highgpu-8g.
Immagine pubblica. Questo esempio utilizza una VM G2.

COS (standard A3)

Puoi creare VM a3-highgpu-8g con GPU H100 collegate utilizzando immagini ottimizzate per container (COS).

Per istruzioni dettagliate su come configurare le VM a3-highgpu-8g che utilizzano Container-Optimized OS, consulta Massimizza le prestazioni della rete GPU con GPUDirect-TCPX.

Immagine sistema operativo pubblico (G2)

Puoi creare VM con GPU collegate che utilizzano un'immagine pubblica disponibile su Compute Engine o un'immagine personalizzata.

Per creare una VM utilizzando l'immagine non deprecata più recente della famiglia di immagini Rocky Linux 8 ottimizzata per Google Cloud che utilizza il tipo di macchina g2-standard-8 e dispone di una workstation virtuale NVIDIA RTX, completa i seguenti passaggi:

Creare la VM. In questo esempio vengono specificati anche flag facoltativi, come tipo e dimensione del disco di avvio.

gcloud compute instances create VM_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --zone=ZONE \
    --machine-type=g2-standard-8  \
    --maintenance-policy=TERMINATE --restart-on-failure \
    --network-interface=nic-type=GVNIC \
    --accelerator=type=nvidia-l4-vws,count=1 \
    --image-family=rocky-linux-8-optimized-gcp \
    --image-project=rocky-linux-cloud \
    --boot-disk-size=200GB \
    --boot-disk-type=pd-ssd

Sostituisci quanto segue:

VM_NAME: il nome della VM
PROJECT_ID : il tuo ID progetto.
ZONE: la zona per la VM.

Installa il driver NVIDIA e CUDA. Per le GPU NVIDIA L4, è richiesta CUDA versione XX o successiva.

Immagine DLVM (A2)

L'utilizzo di immagini DLVM è il modo più semplice per iniziare, perché in queste immagini sono già preinstallati i driver NVIDIA e le librerie CUDA.

Queste immagini consentono anche di ottimizzare il rendimento.

Le seguenti immagini DLVM sono supportate per NVIDIA A100:

common-cu110: driver NVIDIA e CUDA preinstallati
tf-ent-1-15-cu110: driver NVIDIA, CUDA, TensorFlow Enterprise 1.15.3 preinstallato
tf2-ent-2-1-cu110: driver NVIDIA, CUDA, TensorFlow Enterprise 2.1.1 preinstallato
tf2-ent-2-3-cu110: driver NVIDIA, CUDA, TensorFlow Enterprise 2.3.1 preinstallato
pytorch-1-6-cu110: driver NVIDIA, CUDA, Pytorch 1.6

Per ulteriori informazioni sulle immagini DLVM disponibili e sui pacchetti installati sulle immagini, consulta la documentazione di Deep Learning VM.

Crea una VM utilizzando l'immagine tf2-ent-2-3-cu110 e il tipo di macchina a2-highgpu-1g. In questo esempio, vengono specificati flag facoltativi, come dimensione del disco di avvio e ambito.

gcloud compute instances create VM_NAME \
   --project PROJECT_ID \
   --zone ZONE \
   --machine-type a2-highgpu-1g \
   --maintenance-policy TERMINATE --restart-on-failure \
   --image-family tf2-ent-2-3-cu110 \
   --image-project deeplearning-platform-release \
   --boot-disk-size 200GB \
   --metadata "install-nvidia-driver=True,proxy-mode=project_editors" \
   --scopes https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Sostituisci quanto segue:

VM_NAME: il nome della VM
PROJECT_ID : il tuo ID progetto.
ZONE: la zona per la VM

Il comando di esempio precedente genera anche un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench per la VM. Per accedere al blocco note, nella console Google Cloud, vai alla pagina Vertex AI Workbench > Blocchi note gestiti dall'utente.

Vai alla pagina Blocchi note gestiti dall'utente

GPU multiistanza (solo VM A3 e A2)

Una GPU multi-istanza partiziona una singola GPU NVIDIA H100 o A100 all'interno della stessa VM in un numero massimo di sette istanze GPU indipendenti. Vengono eseguiti contemporaneamente, ognuno con i propri multiprocessori per memoria, cache e flussi. Questa configurazione consente alle GPU NVIDIA H100 o A100 di offrire una qualità di servizio (QoS) garantita con un utilizzo fino a 7 volte superiore rispetto ai modelli di GPU precedenti.

Puoi creare fino a sette GPU multi-istanza. Per le GPU A100 da 40 GB, a ogni GPU multiistanza sono assegnati 5 GB di memoria. Con le GPU A100 da 80 GB e H100 da 80 GB, la memoria allocata raddoppia fino a 10 GB ciascuna.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di GPU multi-istanza, consulta la guida dell'utente per le GPU multi-istanza NVIDIA.

Per creare GPU multi-istanza, completa i seguenti passaggi:

Crea una VM ottimizzata per l'acceleratore A3 o A2.
Attiva i driver GPU NVIDIA.

Suggerimento avanzato: puoi saltare questo passaggio creando VM con Deep Learning VM Image. Ogni Deep Learning VM Image ha un driver GPU NVIDIA preinstallato.
Abilita GPU multiistanza.
```
sudo nvidia-smi -mig 1
```

Esamina le forme di GPU multi-istanza disponibili.

sudo nvidia-smi mig --list-gpu-instance-profiles

L'output è simile al seguente:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| GPU instance profiles:                                                      |
| GPU   Name             ID    Instances   Memory     P2P    SM    DEC   ENC  |
|                              Free/Total   GiB              CE    JPEG  OFA  |
|=============================================================================|
|   0  MIG 1g.10gb       19     7/7        9.62       No     16     1     0   |
|                                                             1     1     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0  MIG 1g.10gb+me    20     1/1        9.62       No     16     1     0   |
|                                                             1     1     1   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0  MIG 1g.20gb       15     4/4        19.50      No     26     1     0   |
|                                                             1     1     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0  MIG 2g.20gb       14     3/3        19.50      No     32     2     0   |
|                                                             2     2     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0  MIG 3g.40gb        9     2/2        39.25      No     60     3     0   |
|                                                             3     3     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
.......

Crea la GPU multi-istanza (GI) e le istanze di calcolo (CI) associate che preferisci. Puoi creare queste istanze specificando il nome del profilo completo o abbreviato, l'ID profilo o una combinazione di entrambi. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Creazione di istanze GPU.

L'esempio seguente crea due istanze GPU MIG 3g.20gb utilizzando l'ID profilo (9).

Viene specificato anche il flag -C, che crea le istanze di computing associate per il profilo richiesto.
```
sudo nvidia-smi mig -cgi 9,9 -C
```
Verifica che vengano create le due GPU multi-istanza:
```
sudo nvidia-smi mig -lgi
```

Verifica che siano stati creati sia gli GI che gli CI corrispondenti.

sudo nvidia-smi

L'output è simile al seguente:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.125.06   Driver Version: 525.125.06   CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA H100 80G...  Off  | 00000000:04:00.0 Off |                   On |
| N/A   33C    P0    70W / 700W |     39MiB / 81559MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA H100 80G...  Off  | 00000000:05:00.0 Off |                   On |
| N/A   32C    P0    69W / 700W |     39MiB / 81559MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
......

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
| GPU  GI  CI  MIG |         Memory-Usage |        Vol|         Shared        |
|      ID  ID  Dev |           BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                  |                      |        ECC|                       |
|==================+======================+===========+=======================|
|  0    1   0   0  |     19MiB / 40192MiB | 60      0 |  3   0    3    0    3 |
|                  |      0MiB / 65535MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
|  0    2   0   1  |     19MiB / 40192MiB | 60      0 |  3   0    3    0    3 |
|                  |      0MiB / 65535MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
......

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

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