NVLINK 5.0은 시스템 내에서 여러 GPU간에 고속 상호 연결을 제공하여 AI 교육 성능을 크게 향상시킵니다. 이 기술은 데이터 전송 속도를 최대화하도록 특별히 설계되었으므로 AI 모델 교육과 같은 GPU 집약적 작업에 이상적입니다. NVLINK 5.0이 AI 교육 성능에 미치는 영향은 다음과 같습니다.
향상된 대역폭
NVLINK 5.0은 1.8TB/S의 양방향 대역폭을 제공하며, 이는 전임자 NVLINK 4.0의 두 배, PCIE 5.0보다 약 14 배 높습니다 [1] [2]. 이러한 대역폭이 상당히 증가하면 GPU 간의 데이터 교환이 더 빠르게 증가 할 수 있으며, 이는 대규모의 데이터를 신속하게 처리 해야하는 대규모 AI 모델 교육에 중요합니다.교육 시간이 향상되었습니다
NVLINK 5.0의 높은 대역폭은 대규모 AI 모델에 대한 더 빠른 교육 시간을 가능하게합니다. 예를 들어, NVLINK 5.0을 사용하는 시스템은 이전 구성에 비해 큰 언어 모델에 대한 최대 4 배 빠른 교육을 달성 할 수 있습니다 [1]. 이 가속도는 특히 빠른 모델 업데이트 또는 실시간 추론이 필요한 응용 프로그램에 유리합니다.대기 시간 감소
NVLINK 5.0은 기존 PCIE 인터페이스에 비해 대기 시간을 줄이면 GPU 간의 지점 간 통신을 용이하게합니다. 낮은 대기 시간은 데이터를보다 효율적으로 공유 할 수있어 교육 프로세스가 더 부드럽고 빠른 훈련 프로세스로 이어질 수 있음을 의미합니다 [4]. 이는 대형 모델을 막기 위해 여러 GPU를 사용하는 분산 교육 시나리오에서 특히 중요합니다.에너지 효율
NVLINK 5.0은 데이터 전송을 최적화하고 GPU 간의 통신에 필요한 전력을 줄임으로써보다 에너지 효율적인 인프라에 기여합니다. 이로 인해 와트 당 성능이 상당히 크게 향상되어 대규모 AI 교육 운영에서보다 비용 효율적이고 환경 친화적입니다 [1] [6].사용 사례
NVLINK 5.0은 자율 주행 차량을위한 심층 신경망 교육, 의료 진단 및 개인화 된 권장 사항과 같은 대규모 데이터 처리가 필요한 AI 응용 프로그램에 특히 유리합니다 [7]. 고속 상호 연결은 복잡한 모델의 효율적인 교육을 가능하게하여보다 정확한 예측과 AI 솔루션의 빠른 배치를 초래합니다.요약하면 NVLINK 5.0은 전례없는 대역폭을 제공하고 대기 시간을 줄이며 에너지 효율을 향상시켜 AI 교육 성능을 향상시킵니다. 이러한 발전은 다양한 산업에서 AI 모델 교육 및 배포를 가속화하는 데 필수적인 구성 요소가됩니다.
인용 :
[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-nvsswitch-large-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-usecases-ncritical-best-practices/
[7] https://www.amax.com/unleashing-next-level-gpu-performance-with-nvidia-nvlink/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/