mig-configure

bởi nvidia

Cấu hình các phân vùng NVIDIA MIG (GPU đa phiên bản) trên DGX Station GB300, bao gồm bật chế độ MIG, chọn bố cục hồ sơ, tạo các phiên bản, và…

npx skills add https://github.com/nvidia/dgx-spark-playbooks --skill mig-configure

MIG Configuration on DGX Station

Configure MIG (Multi-Instance GPU) partitions on the DGX Station GB300.

Steps

  1. Find the GB300 GPU index. Run:

    nvidia-smi --query-gpu=index,name --format=csv,noheader
    
  2. Check current MIG state:

    nvidia-smi -i <GB300_INDEX> -q | grep -i "MIG Mode"
    
  3. If MIG is already enabled, show current instances:

    nvidia-smi mig -lgi -i <GB300_INDEX>
    nvidia-smi mig -lci -i <GB300_INDEX>
    

    If the user wants to reconfigure, destroy existing instances first (step 6).

  4. If MIG is not enabled, enable it. All GPU processes must be stopped first:

    # Check for running GPU processes
    sudo fuser -v /dev/nvidia*
    
    # Enable MIG
    sudo nvidia-smi -i <GB300_INDEX> -mig 1
    
    # Verify
    nvidia-smi -i <GB300_INDEX> -q | grep -i "MIG Mode"
    
  5. Show available profiles and help the user choose a layout:

    nvidia-smi mig -lgip -i <GB300_INDEX>
    

    Common GB300 MIG profiles:

    IDProfile name (driver-dependent)Approx. memoryUse case
    191g.35gb (59x) · 1g.31gb (61x)~30 GBSmall models (7-8B), dev/test
    201g.35gb+me · 1g.31gb+me~30 GBSame + media extensions
    151g.70gb~68 GBSlightly larger inference
    142g.70gb~68 GBMedium models (14-30B)
    93g.139gb (59x) · 3g.126gb (61x)~137 GBLarge models (70B quantized)
    54g.139gb · 4g.126gb~137 GBLarge models, more compute
    07g.278gb (59x) · 7g.251gb (61x)~276 GBFull GPU as single instance

    Profile names depend on your driver version; the profile IDs do not. Always read the exact names and sizes on your box with nvidia-smi mig -lgip -i <GB300_INDEX>, and create instances by ID. (Driver 59x reports the …35gb/139gb/278gb names; 61x reports …31gb/126gb/251gb for the same IDs.)

    Suggest layouts based on the user's workload (use the stable IDs). Examples:

    • Two models (70B + smaller): one 3g + two 1g.70gb → IDs 9,15,15
    • Many small models: three 1g → IDs 19,19,19
    • One large model with isolation: the full 7g → ID 0

    MIG layouts are constrained by fixed memory-slice placement, not just total memory — never sum nominal GB and assume any combination fits. A 3g + 2g + 2g layout (9,14,14) is not realizable, for example, because the second 2g has no legal placement after a 3g. And nvidia-smi mig -lgip Free/Total tracks compute (GPC) slices, so it overstates the number of instances you can actually create (QA observed only 3 creatable 1g instances on a 61x Station even though Free/Total reported 7). Always validate a specific layout with nvidia-smi mig -lgipp before relying on it.

    Ask the user what models they want to run before suggesting a layout.

  6. Create (or recreate) instances:

    If reconfiguring, destroy existing instances first:

    sudo nvidia-smi mig -dci -i <GB300_INDEX>
    sudo nvidia-smi mig -dgi -i <GB300_INDEX>
    

    Then create the new layout:

    sudo nvidia-smi mig -cgi <PROFILE_IDS> -C -i <GB300_INDEX>
    
  7. Get the MIG device UUIDs:

    nvidia-smi -L
    

    Note the MIG-<uuid> entries — these are used to target specific MIG instances.

  8. Show the user how to use MIG devices:

    # Bare metal
    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=MIG-<uuid>
    
    # Docker
    docker run --gpus '"device=MIG-<uuid>"' ...
    
  9. Report the final layout to the user with UUIDs and suggested docker commands for each instance.

Disabling MIG

If the user wants to return to full-GPU mode:

# Stop all workloads using MIG instances first
sudo nvidia-smi mig -dci -i <GB300_INDEX>
sudo nvidia-smi mig -dgi -i <GB300_INDEX>
sudo nvidia-smi -i <GB300_INDEX> -mig 0

Do not run nvidia-fabricmanager on DGX Station. It has a single GB300 over NVLink-C2C (no NVSwitch fabric), so Fabric Manager is not installed and systemctl start nvidia-fabricmanager fails with "Unit not found." NVLink-C2C re-initializes automatically after MIG is disabled. If MIG mode is stuck in a "pending" state, reset the GPU instead: sudo nvidia-smi -i <GB300_INDEX> --gpu-reset.

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…