NVLink 5.0は、システム内の複数のGPU間の高速相互接続を提供することにより、AIトレーニングパフォーマンスを大幅に向上させます。このテクノロジーは、データ転送レートを最大化するために特別に設計されており、AIモデルトレーニングなどのGPU集約型タスクに最適です。 NVLink 5.0がAIトレーニングパフォーマンスにどのように影響するかは次のとおりです。
##強化された帯域幅
NVLink 5.0は、1.8 Tb/sの双方向帯域幅を提供します。これは、その前身であるNVLink 4.0の2倍であり、PCIE 5.0 [1] [2]の約14倍です。この帯域幅の大幅な増加により、GPU間のデータ交換が速くなります。これは、大規模な量のデータを迅速に処理する必要がある大規模なAIモデルトレーニングに不可欠です。
##トレーニング時間の改善
NVLink 5.0の高い帯域幅により、大型AIモデルのトレーニング時間が短縮されます。たとえば、NVLink 5.0を使用するシステムは、以前の構成と比較して、大規模な言語モデルの最大4倍のトレーニングを実現できます[1]。この加速は、迅速なモデルの更新またはリアルタイム推論を必要とするアプリケーションにとって特に有益です。
##レイテンシを減らしました
NVLink 5.0は、GPU間のポイントツーポイント通信を促進し、従来のPCIEインターフェイスと比較して遅延を減らします。レイテンシが低いということは、データをより効率的に共有できることを意味し、よりスムーズでより高速なトレーニングプロセスにつながることができます[4]。これは、複数のGPUを使用して大きなモデルを破壊するために使用される分散トレーニングシナリオで特に重要です。
##エネルギー効率
NVLink 5.0は、データ転送を最適化し、GPU間の通信に必要な電力を削減することにより、よりエネルギー効率の高いインフラストラクチャに貢献します。これにより、ワットあたりのパフォーマンスが大幅に改善され、大規模なAIトレーニング操作により費用対効果が高く環境に優しいものになります[1] [6]。
##ユースケース
NVLink 5.0は、自律車両の深いニューラルネットワーク、ヘルスケア診断、パーソナライズされた推奨事項など、大規模なデータ処理を必要とするAIアプリケーションにとって特に有益です[7]。その高速相互接続により、複雑なモデルの効率的なトレーニングが可能になり、より正確な予測とAIソリューションのより速い展開につながります。
要約すると、NVLink 5.0は、前例のない帯域幅を提供し、潜在性を減らし、エネルギー効率を改善することにより、AIトレーニングパフォーマンスを向上させます。これらの進歩により、さまざまな業界でのAIモデルトレーニングと展開を加速するための重要な要素になります。
引用：
[1] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-Accelerating-multi-gpu-communication/
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/nvlink
[3] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nvlink-and-nvidia-nvidia-nvswitch-supercharge-language-model-inference/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1epnppd/psa_nvlink_boosts_training_performance_by_a_lot/
[5] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-suse-and-critical-best-practics/
[7] https://www.amax.com/unleashing-next-level-gpu-performance-with-nvidia-nvlink/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/