„NVLINK 5.0“ žymiai padidina AI treniruočių našumą, suteikdama didelę spartos ryšį tarp kelių GPU sistemoje. Ši technologija yra specialiai sukurta siekiant maksimaliai padidinti duomenų perdavimo greitį, todėl ji yra ideali GPU reikalaujančioms užduotims, tokioms kaip AI modelio mokymas. Štai kaip „NVLink 5.0“ daro įtaką AI treniruočių našumui:
Patobulintas pralaidumas
„NVLink 5.0“ siūlo 1,8 TB/s dvikrypčio pralaidumą, kuris yra dvigubai didesnis nei jo pirmtako „NVLink 4.0“ ir maždaug 14 kartų didesnis nei PCIE 5.0 [1] [2]. Šis esminis pralaidumo padidėjimas leidžia greičiau keistis duomenimis tarp GPU, o tai labai svarbu didelio masto AI modelio mokymui, kai reikia greitai tvarkyti didžiulį duomenų kiekį.patobulintas mokymo laikas
Didelis „NVLINK 5.0“ pralaidumas leidžia greitesniam mokymo laikui dideliems AI modeliams. Pavyzdžiui, „NVLINK 5.0“ naudojimo sistemos gali pasiekti iki 4 kartus greitesnio mokymo dideliems kalbų modeliams, palyginti su ankstesnėmis konfigūracijomis [1]. Šis pagreitis yra ypač naudingas programoms, reikalaujančioms greito modelio atnaujinimų ar išvadų apie realiuoju laiku.Sumažintas latencija
„NVLINK 5.0“ palengvina ryšį su GPU nuo taško iki taško, mažindamas delsą, palyginti su tradicinėmis PCIE sąsajomis. Mažesnis vėlavimas reiškia, kad duomenys gali būti dalijami efektyviau, todėl atsiranda lygesni ir greitesni mokymo procesai [4]. Tai ypač svarbu paskirstytuose mokymo scenarijuose, kai dideliems modeliams naudojami keli GPU.Energijos efektyvumas
„NVLINK 5.0“ prisideda prie efektyvesnės energijos vartojimo infrastruktūros, optimizuodama duomenų perdavimą ir sumažinant galią, reikalingą ryšiui tarp GPU. Tai lemia reikšmingą tobulinimą už vatą, todėl jis tampa ekonomiškesnis ir ekologiškesnis didelio masto AI mokymo operacijoms [1] [6].Naudokite atvejus
„NVLink 5.0“ yra ypač naudingas AI programoms, kurioms reikalingas masinis duomenų apdorojimas, pavyzdžiui, mokyti gilius neuroninius tinklus autonominėms transporto priemonėms, sveikatos priežiūros diagnostikai ir suasmenintose rekomendacijose [7]. Didelės spartos sujungimai suteikia galimybę efektyviai mokyti sudėtingus modelius, todėl tiksliau prognozuojamos ir greičiau diegti AI sprendimus.Apibendrinant galima pasakyti, kad „NVLink 5.0“ padidina AI treniruočių efektyvumą, užtikrinant precedento neturintį pralaidumą, sumažindamas delsą ir pagerindamas energijos vartojimo efektyvumą. Dėl šių pažangų tai yra esminė komponentas, norint pagreitinti AI modelio mokymą ir diegimą įvairiose pramonės šakose.
Citatos:
[1] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-accelering-multi-gpu-communication/
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/nvlink
[3] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nlink-and-nvidia-nvswitch-suppercke-large-language-model-inference/
]
[5] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nlink-how-it-works-use-cess-and-critical-best-praktices/
[7] https://www.amax.com/unleashing-next-level gpu-performance-with-nvidia-nvlink/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/