NVLINK 5.0通过在系统中提供高速互连来显着提高AI训练性能。该技术专门设计用于最大化数据传输速率，使其非常适合AI模型培训等GPU密集型任务。 NVLink 5.0影响AI培训表现：
##增强带宽
NVLink 5.0提供的双向带宽为1.8 TB/s，其前任NVLink 4.0的两倍，比PCIE 5.0 [1] [2]高约14倍。带宽的实质性增加使GPU之间的数据交换更快，这对于大规模AI模型训练至关重要，其中需要快速处理大量数据。
##改善训练时间
NVLINK 5.0的高带宽可为大型AI型号提供更快的训练时间。例如，与以前的配置相比，使用NVLINK 5.0的系统可以实现大型语言模型的4倍训练[1]。这种加速度对于需要快速模型更新或实时推理的应用特别有益。
##减少延迟
NVLink 5.0促进了GPU之间的点对点通信，与传统的PCIE接口相比，延迟降低。较低的延迟意味着数据可以更有效地共享，从而导致更顺畅，更快的训练过程[4]。这在分布式培训方案中尤其重要，在分布式培训方案中，多个GPU用于切碎大型模型。
##能源效率
NVLINK 5.0通过优化数据传输并降低GPU之间的通信所需的能力来促进更节能的基础架构。这导致每瓦的性能显着改善，使其对大规模AI培训操作更具成本效益和环保[1] [6]。
##用例
NVLink 5.0对于需要大量数据处理的AI应用程序特别有益，例如培训自动驾驶汽车，医疗保健诊断和个性化建议的深神经网络[7]。它的高速互连能够对复杂模型进行有效的训练，从而实现更准确的预测和更快的AI解决方案部署。
总而言之，NVLink 5.0通过提供前所未有的带宽，降低延迟并提高能源效率来提高AI训练性能。这些进步使其成为加速AI模型培训和部署各个行业的重要组成部分。
引用：
[1] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-0-accelerating-multi-gpu-communication/
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/nvlink
[3] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nvlink-and-nvidia-nvidia-nvssupercharge-large-large-lange-lange-model-model-inference/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1epnppd/psa_nvlink_boosts_boosts_training_performance_by_a_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-works-use-case-cases-and-cass-----------------------------------------
[7] https://www.amax.com/unleashing-next-level-gpu-performance-nvith-nvidia-nvlink/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-nvidia-nvlink/