NVLINK-C2C相互接続テクノロジーは、CPUコンポーネントとGPUコンポーネントの間に高速で低遅延の通信経路を提供することにより、NVIDIA DGX Sparkのパフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たします。このテクノロジーは、データ転送レートを大幅に改善するように設計されています。これは、プロセッサ間でデータの迅速な交換を必要とするAIおよび機械学習アプリケーションに不可欠です。
重要な機能強化：
1.高帯域幅と低レイテンシ：NVLink-C2Cは、PCIE Gen 5のような従来の相互接続よりもはるかに高い900 GB/sの帯域幅をサポートします。この高帯域幅は、CPUとGPUの間のより速いデータ転送を可能にし、これらのコンポーネントがデータを交換するのにかかる時間を短縮します。さらに、NVLINK-C2Cはサブマイクロンドレイテンシ範囲で動作し、データの同期と更新が迅速に発生することを保証します。これは、分散コンピューティング環境の一貫性を維持するために不可欠です[1] [2]。
2。効率的なシステム統合：直接チップ間通信を有効にすることにより、NVLink-C2Cは、マザーボードコンポーネントを介した複雑なルーティングに通常関連するレイテンシを最小限に抑えます。この直接的な経路は、データの分散とアクセスのロジックを簡素化し、データの待機時間の短縮と全体的なスループットの増加により、アプリケーションをより効率的に実行する[5] [7]。
3。電力効率：NVLink-C2Cは、高度なシグナル伝達手法を使用して、データ転送速度を損なうことなく消費電力を最小限に抑えるように非常にエネルギー効率の高いように設計されています。これは、速度と効率の両方を必要とする高性能コンピューティングタスクを対象としたDGX Sparkのようなシステムにとって特に重要です[2]。
4.スケーラビリティと柔軟性：NVLink-C2Cは最大256レーンをサポートし、複数の処理ユニットをシームレスに統合できます。このスケーラビリティは、高スループットを維持するためにGPU間の高速データ転送が必要な分散コンピューティングシステムにとって重要です[2]。
5。業界標準のサポート：NVLink-C2Cは、ARMのAmba Chiなどの業界標準プロトコルと連携し、異なるデバイス間の相互運用性を確保します。この互換性は、カスタムシリコンとNVIDIAテクノロジーの統合を促進し、幅広いアプリケーションと構成を可能にします[1] [3]。
要約すると、NVLink-C2Cは、CPUコンポーネントとGPUコンポーネント間のデータ転送を最適化する高速で効率的でスケーラブルな相互接続ソリューションを提供することにより、DGX Sparkのパフォーマンスを向上させます。このテクノロジーは、迅速なデータ交換と低遅延が重要であるAIおよびHPCアプリケーションで高性能を達成するために不可欠です。
引用：
[1] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-opens-nv-link-for-custom-silicon-gx5qtp4qipp0.html
[2] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[3] https://semiengineering.com/week-in-review-design-low-power-189/
[4] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[5] https://training.continuumlabs.ai/infrastructure/servers-and-chips/nvidia-grace-cpu-superchip
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://luniq.com/nvidia-grace-hopper-superchip/
[8] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-computers-2025-03-18
[9] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/