NVLINK 5.0 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม AI อย่างมีนัยสำคัญโดยให้การเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่าง GPU หลายตัวภายในระบบ เทคโนโลยีนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มอัตราการถ่ายโอนข้อมูลทำให้เหมาะสำหรับงานที่ใช้ GPU มากเช่นการฝึกอบรมแบบจำลอง AI นี่คือวิธีที่ NVLINK 5.0 ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการฝึกอบรม AI:
แบนด์วิดธ์ขั้นสูง
NVLINK 5.0 เสนอแบนด์วิดท์สองทิศทางที่ 1.8 TB/s ซึ่งเป็นสองเท่าของรุ่นก่อน NVLINK 4.0 และสูงกว่า PCIE 5.0 ประมาณ 14 เท่า [1] [2] การเพิ่มขึ้นอย่างมากของแบนด์วิดท์ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลได้เร็วขึ้นระหว่าง GPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ที่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วเวลาฝึกอบรมที่ดีขึ้น
แบนด์วิดท์สูงของ NVLINK 5.0 ช่วยให้เวลาการฝึกอบรมเร็วขึ้นสำหรับรุ่น AI ขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่นระบบที่ใช้ NVLink 5.0 สามารถฝึกอบรมได้เร็วขึ้นถึง 4 เท่าสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับการกำหนดค่าก่อนหน้านี้ [1] การเร่งความเร็วนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องมีการอัปเดตแบบจำลองอย่างรวดเร็วหรือการอนุมานแบบเรียลไทม์เวลาแฝงที่ลดลง
NVLINK 5.0 อำนวยความสะดวกในการสื่อสารแบบจุดต่อจุดระหว่าง GPU, ลดเวลาแฝงเมื่อเทียบกับอินเทอร์เฟซ PCIe แบบดั้งเดิม เวลาแฝงที่ต่ำกว่าหมายความว่าข้อมูลสามารถแบ่งปันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นนำไปสู่กระบวนการฝึกอบรมที่ราบรื่นและเร็วขึ้น [4] สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์การฝึกอบรมแบบกระจายซึ่งมีการใช้ GPU หลายตัวเพื่อใช้ในรูปแบบขนาดใหญ่ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
NVLINK 5.0 มีส่วนช่วยในโครงสร้างพื้นฐานที่ประหยัดพลังงานมากขึ้นโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลและลดพลังงานที่จำเป็นสำหรับการสื่อสารระหว่าง GPU สิ่งนี้ส่งผลให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมีนัยสำคัญทำให้มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้นสำหรับการฝึกอบรม AI ขนาดใหญ่ [1] [6]ใช้เคส
NVLINK 5.0 เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอพพลิเคชั่น AI ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทลึกสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติการวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพและคำแนะนำส่วนบุคคล [7] การเชื่อมต่อความเร็วสูงของมันช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ซับซ้อนนำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและการปรับใช้โซลูชั่น AI ได้เร็วขึ้นโดยสรุป NVLINK 5.0 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม AI โดยการจัดหาแบนด์วิดท์ที่ไม่เคยมีมาก่อนลดเวลาแฝงและการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้เป็นองค์ประกอบที่จำเป็นสำหรับการเร่งการฝึกอบรมแบบจำลอง AI และการปรับใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ
การอ้างอิง:
[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-nvswitch-supercharge-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-use-use-cases-and-critical-bractices/
[7] https://www.amax.com/unleashing-next-level-gpu-performance-with-nvidia-nvlink/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/