Reading Time: 3 minutes GPU の性能が年々向上する一方で、世の中には様々な規模の処理が存在しています。その中には、高性能な GPU を使い切るには至らない、比較的軽い処理も存在します。本日は、NVIDIA Ampere Architecture から導入された MIG (Multi-Instance GPU) と、MIG を活用した性能向上の例として、日本語 NLP 用ライブラリである GiNZA のベンチマーク結果について紹介していきます。 なお本記事は、GiNZA の開発者である、株式会社リクルート Megagon Labs 松田 寛様との共同記事となります。 GiNZA について GiNZA は、複数の言語を横断して一貫した構文構造のアノテーションなどを可能にするためのフレームワークである Universal Dependencies に基づいて開発された、
![GiNZA で体感する MIG のパフォーマンス スケーラビリティ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/287ccf9e0a61ecca6f70ccf86e24adefb8637f68/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdeveloper-blogs.nvidia.com%2Fja-jp%2Fwp-content%2Fuploads%2Fsites%2F6%2F2022%2F06%2Fampere-social-press-mig-2.png)