Jede MIG-Instanz verfügt über einen dedizierten Satz an Hardwareressourcen für Rechenleistung, Speicher und Cache, wodurch garantierte Servicequalität und Fehlerisolierung für Workloads sichergestellt werden. Das bedeutet, dass Fehler in einer Anwendung, die auf einer Instanz ausgeführt wird, sich nicht auf Anwendungen auf anderen Instanzen auswirken. Unterschiedliche Instanzen können verschiedene Arten von Workloads ausführen: interaktive Modellentwicklung, Deep-Learning-Training, KI-Inferenz oder HPC-Anwendungen. Da die Instanzen parallel ausgeführt werden, laufen die Workloads ebenfalls parallel – jedoch getrennt und isoliert – auf demselben physischen A100-Grafikprozessor.
MIG eignet sich hervorragend für Workloads wie KI-Modellentwicklung und Inferenz mit geringer Latenz. Diese Workloads können die Funktionen des A100 in vollem Umfang nutzen und entsprechen dem reservierten Speicher jeder Instanz.