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AI用語辞典インフラ・学習
MIG (GPU分割・マルチインスタンス)
読み: みぐ（じーぴーゆーぶんかつ・まるちいんすたんす）
最終更新: 2026-08-15・AI PICKS編集部
定義
MIGとは、NVIDIAのA100/H100等のGPUを最大7つまでの独立インスタンスに物理分割し、複数のAIワークロードを同時並行で安全に実行できるようにする機能のこと。
MIG (GPU分割・マルチインスタンス)とは — 詳しく解説
MIG（Multi-Instance GPU）は、NVIDIAがA100以降のGPUに実装したハードウェアレベルの分割機能で、1枚のGPUをメモリとSMコアごと独立した最大7つのインスタンスに切り分けられる。従来のタイムスライス方式と異なり各インスタンスが専用のメモリ帯域とキャッシュを持つため、ワークロード間の性能干渉が起きにくい点が特徴とされる。推論のように1ジョブがGPUをフルに使い切らない用途で、複数の小規模モデルやテナントを1枚のGPUに同居させコストを抑える手法として広く採用されている。2026年時点の実運用では、分割数を後から動的に変更するには一度ジョブを止めてGPUをリセットする必要がある点、各インスタンスのメモリ容量が小さくなり大規模モデルの学習には不向きな点が現場でのつまずきどころとされる。クラウドのGPUインスタンス料金はMIG非対応のフルGPUより割安な傾向があり、相場感としては推論のコスト最適化手段として選ばれることが多く、学習用途では引き続きフルGPUや複数GPU構成が選ばれる。
MIG (GPU分割・マルチインスタンス)の使用例
- 推論サーバーでLLMを複数同時に捌きたいとき、A100を7分割してテナントごとに専用インスタンスを割り当てる設計。
- 「MIGを使えば1枚のGPUで複数モデルの推論を同時に動かせますか」という構成相談で使われる用語。
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