NVINK-C2C est une technologie d'interconnexion à grande vitesse développée par NVIDIA, principalement présentée dans leur architecture Grace Hopper Superchip. Bien que la station DGX n'utilise pas spécifiquement NVINK-C2C, la compréhension de la façon dont NVLink-C2C améliore la bande passante de la mémoire peut fournir des informations sur les avantages potentiels pour des systèmes similaires.
Caractéristiques clés de Nvlink-C2C
1. Bande passante élevée: Nvlink-C2C offre une bande passante bidirectionnelle allant jusqu'à 900 Go / s, dépassant considérablement les connexions traditionnelles de PCIe. Par exemple, un lien PCIE GEN5 X16 fournit une bande passante maximale d'environ 128 Go / s dans chaque direction [2] [7]. Cette bande passante élevée permet un transfert de données plus rapide entre le CPU et le GPU, ce qui est crucial pour les applications nécessitant de grands ensembles de données.
2. Pool de mémoire unifiée: NVINK-C2C crée un pool de mémoire unifié en combinant GPU HBM et CPU DRAM. Cela permet au GPU d'accéder à la mémoire du processeur presque comme s'il s'agissait d'une mémoire locale à large bande passante, élargissant efficacement l'espace mémoire disponible pour les grands modèles ou ensembles de données [4] [7]. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les applications AI et HPC qui dépassent souvent les limites de mémoire GPU.
3. Cohérence de la mémoire: NVINK-C2C prend en charge la cohérence de la mémoire matérielle, garantissant la cohérence des données entre les espaces de mémoire CPU et GPU. Cela simplifie les modèles de programmation en éliminant la nécessité d'une gestion explicite de la mémoire, permettant aux développeurs de se concentrer sur les algorithmes plutôt que sur la manipulation de la mémoire [1] [6].
4. LAFENCE BASSE: La connexion directe et sur le package entre le CPU et le GPU via NvLink-C2C réduit considérablement les retards de communication. La latence est réduite à moins de 20 nanosecondes, contre environ 400 à 600 nanosecondes pour les connexions PCIE GEN5 [4]. Cette réduction de la latence améliore l'efficacité des applications nécessitant une communication fréquente du processeur-gpu.
Impact potentiel sur la station DGX
Bien que la station DGX n'utilise pas NVlink-C2C, l'incorporation d'une telle technologie pourrait améliorer considérablement ses performances. La station DGX utilise actuellement des connexions NVLink entre les GPU, qui offrent une bande passante plus élevée que PCIE mais ne sont pas aussi avancées que NVINK-C2C. L'intégration de NVLink-C2C pourrait:
- Augmenter la bande passante de la mémoire: en fournissant un pool de mémoire unifié et un accès à large bande passante, NVINK-C2C pourrait améliorer la capacité de la station DGX à gérer de grands ensembles de données et des modèles d'IA complexes.
- Réduire la latence: une latence plus faible améliorerait l'efficacité des applications nécessitant une coordination étroite du processeur-GPU, telles que le traitement des données en temps réel et l'inférence de l'IA.
- Améliorer l'évolutivité: la capacité de NVLink-C2C à prendre en charge l'accès à la mémoire à grande échelle pourrait permettre à la station DGX de s'étendre plus efficacement sur plusieurs GPU et CPU, bénéficiant aux environnements informatiques distribués.
En résumé, bien que NVINK-C2C ne fasse pas actuellement partie de la station DGX, ses fonctionnalités pourraient potentiellement améliorer la bande passante de la mémoire, réduire la latence et améliorer l'évolutivité s'ils sont intégrés dans les futurs systèmes.
Citations:
[1] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-grace-hopper-superchip-architecture-in-depth/
[2] https://videocodec.tistory.com/2935
[3] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[4] https://www.supercluster.blog/p/nvidia-gpu-architecture-and-volution
[5] https://www.linkedin.com/posts/basavaraj-hakari-69b90513_new-cpu-and-gpu-interconnect-nvlink-c2c-faster-activity-7194448161451442176-uctivité-7194448161451442176-UCRIVIT
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-cases-and-critical-best-pactices/
[7] https://chipsandcheese.com/p/grace-hopper-nvidias-halfway-apu
[8] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-nvlink.htm
[9] https://www.hpcwire.com/2024/07/15/researchers-say-memory-bandwidth-and-nvlink-espeeds-in-hopper-not-so-simple/