ما هو الدور الذي يلعبه الجيل الخامس NVLink في أداء GPU Blackwell

1. يتيح هذا النطاق الترددي المتزايد تبادل البيانات بشكل أسرع بين وحدات معالجة الرسومات ، وهو أمر ضروري لنماذج الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع.

2. قابلية التوسع: تمكن NVLink من GPU الأساسي Blackwell Tensor لدعم ما يصل إلى 18 اتصالًا عند 100 جيجابت في الثانية لكل منهما ، مما يؤدي بشكل كبير إلى تحسين قابلية أنظمة GPU المتعددة [1] [4]. تعتبر قابلية التوسع هذه أمرًا حيويًا للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة مع معلمات تريليون ومليارات.

3. التواصل السلس: تسهل تقنية Switch NVLink اتصالات GPU بجميع إلى جميع أنحاء NVLink الكاملة داخل رف واحد وبين الرفوف ، مما يحول مركز بيانات فعليًا إلى وحدة معالجة رسمية عملاقة [4]. يعد هذا التواصل السلس أمرًا بالغ الأهمية للتوازي النموذجي الكبير ويدعم ما يصل إلى 576 وحدات معالجة الرسومات في إعداد NVLink واحد [7].

4. دعم نماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة: من خلال توفير اتصال عالي السرعة ، يدعم NVLink الجيل الخامس نشر نماذج من الذكاء الاصطناعى الكبيرة ، بما في ذلك تلك التي تحتوي على تريليون ومليون من المعلمات. هذه القدرة ضرورية لتقدم أبحاث الذكاء الاصطناعي والتطبيقات [1] [9].

5. تم تصميم التكامل مع Blackwell Architecture: The Blackwell Architecture ، الذي يضم الجيل الخامس من NVLink ، لإحداث ثورة في أداء الذكاء الاصطناعي وقابلية التوسع. تتضمن الهندسة المعمارية ميزات متقدمة أخرى مثل ربط رقاقة 10 تيرابايت/ثانية داخل وحدة معالجة الرسومات ودعم الحوسبة السرية ، مما يعزز قدراتها [5] [9].

باختصار ، يعد الجيل الخامس NVLink مكونًا أساسيًا لأداء GPU Blackwell ، مما يتيح اتصالات GPU بشكل أسرع وأكثر قابلية للتطوير وأكثر كفاءة ، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير ونشر نماذج AI المعقدة.

الاستشهادات:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[2] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/everything-you-need-to-about-the-nvidia-lackwell-gpus
[3] https://blog.spheron.network/nvidias-lackwell-what-you-need-to-about-the-next-generation-of-gpus
[4] https://www.amax.com/fifth-generation-nvidia-nvlink/
[5]
[6] https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-lackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-annescet-bigger-with-smaller-data
[7] https://datacrunch.io/blog/nvidia-lackwell-b100-b200-gpu
[8] https://resources.nvidia.com/en-us-lackwell-architecture
[9]