NVLINK-C2Cテクノロジーは、GPUとCPUの間に高帯域幅の低遅延相互接続を提供することにより、DGX Sparkのようなシステムのメモリ帯域幅を強化する上で重要な役割を果たします。この技術は、AIや高性能コンピューティング(HPC)ワークロードなど、これらのコンポーネント間の頻繁な通信を必要とするシステムで特に有益です。
###キーの改善
1。高帯域幅：NVLink-C2Cは、900 GB/sの最大帯域幅を提供します。これは、従来のPCIe接続よりも大幅に高くなっています。たとえば、PCIEGEN4は64 GB/sの双方向帯域幅しか提供しませんが、NVLink-C2Cはこの上で14倍の増加を達成します[1]。この高い帯域幅により、GPUとCPUの間の迅速なデータ転送が可能になります。これは、GPUのメモリ容量を超える大規模なAIモデルまたはデータセットに不可欠です。
2。低レイテンシ：NVLink-C2Cの遅延は、PCIEベースの接続と比較して劇的に減少します。 PCIEGEN5を使用したH100 GPUは、CPUからGPUメモリアクセスのために約400〜600ナノ秒のレイテンシを持っていますが、NVLINK-C2Cはこれを20ナノ秒未満に減らし、約95-97％のレイテンシ減少を達成します[1]。この低レイテンシは、CPU-GPUの緊密な調整と迅速なデータ転送を必要とするタスクにとって重要です。
3。統一されたメモリプール：NVLink-C2Cは、GPUがCPUメモリに直接アクセスできるようにすることにより、統一されたメモリプールを作成できます。これは、GPUがCPU DRAMを追加のローカル高帯域幅メモリであるかのように利用できることを意味し、従来のGPUメモリ容量の制約を効果的に排除します[1] [2]。この機能は、GPUで利用可能なものよりも多くのメモリを必要とする大きなAIモデルまたはデータセットにとって特に有益です。
4。メモリコヒーレンシー：NVLink-C2Cはメモリコヒーレンシーをサポートします。これにより、CPUとGPUの両方のメモリ全体でデータが一貫していることが保証されます。これにより、効率的な同期プリミティブが可能になり、開発者による明示的なメモリ管理の必要性が減少します[2]。メモリコヒーレンシーにより、GPUおよびCPUスレッド全体の軽量同期が可能になり、システム全体の利用が改善されます。
5。スケーラビリティと電力効率：NVLink-C2Cは、効率的なマルチGPUセットアップを有効にすることによりスケーラビリティをサポートし、高度なシグナル伝達手法を使用して消費電力を最小限に抑えるように設計されています[3] [4]。これにより、パフォーマンスとエネルギー効率の両方が重要な大規模なコンピューティング環境に適しています。
要約すると、DGX SparkのようなシステムのNVLink-C2Cテクノロジーは、GPUとCPUの間の高速で低遅延の通信を提供することにより、メモリ帯域幅を大幅に向上させます。これにより、統一されたメモリプールを作成し、明示的なメモリ管理の必要性を減らすことにより、大規模なデータセットとAIワークロードのより効率的な処理が可能になります。
引用：
[1] https://www.supercluster.blog/p/nvidia-gpu-architecture-and-evolution
[2] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-grace-hopper-superchip-architecture-in-depth/
[3] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[4] https://convergedigest.com/think-of-nvidia-blackwell-as-a-platform/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hvlbow/to_understand_the_project_digits_desktop_128_gb/
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-suse-and-critical-best-practics/
[7] https://chipsandcheese.com/p/grace-hopper-nvidias-halfway-apu
[8] https://www.naddod.com/blog/the-high- speed-of-of-gpus
[9] https://www.hpcwire.com/2024/07/15/researchers-say-memory-bandwidth-and-nvlink-in-hopper-not-so-simple/
[10] https://www.amax.com/content/files/2023/12/nvidia_grace_cpu_superchip_enhanced_computing_whitepaper.pdf