NVLinkスイッチは、多数のGPU間の高速で低遅延の通信を可能にすることにより、マルチGPUシステムのスケーリングにおいて極めて重要な役割を果たします。この技術は、AIトレーニング、科学シミュレーション、データ分析など、大規模な計算能力を必要とするアプリケーションにとって重要です。
nvlinkスイッチの機能
NVLinkスイッチは、複数のNVLinkインターフェイスを接続する物理スイッチとして機能し、より多くのGPU間のスケーラブルな通信を可能にします。単一のサーバー内および複数のサーバーまたはラック間の両方で、完全なNVLink速度ですべてのGPU通信をサポートします[1] [3]。この機能は、大規模なデータセットをモデルにフィードし、GPU間の迅速なデータ交換を促進するために不可欠です。これは、AIワークロードと大規模なGPU展開で最適なパフォーマンスを達成するために重要です[2] [5]。
##スケーラビリティとパフォーマンスの向上
NVLinkスイッチは、追加のGPUをサポートするために簡単な拡張を可能にすることにより、GPUクラスターのスケーラビリティを大幅に向上させます。より多くのNVSwitchを追加するだけで、システムはより多くのGPUにシームレスに収容できるため、パフォーマンスを犠牲にすることなく計算能力を拡大できます[6] [7]。このスケーラビリティは、マルチGPUセットアップを必要とする複雑なアプリケーションに特に有益です。このセットアップでは、途切れないデータフローと最適なリソースの利用が不可欠です[1] [6]。
##技術的な機能
各NVLINKスイッチは、NVIDIAのスケーラブルな階層集約および還元プロトコル(SHARP)のエンジンを統合し、ネットワークの削減とマルチキャスト操作を加速します。これらの操作は、高速集団タスクに不可欠であり、マルチGPUシステムの効率をさらに向上させます[2] [3]。 NVLinkスイッチでサポートされている第5世代のNVLinkは、GPUあたり1秒あたり最大1.8テラバイトの総帯域幅を提供します。この高速相互接続は、AIワークロードと大規模なGPU展開で最適なパフォーマンスを達成するために重要です。
##アプリケーションとインパクト
NVLinkスイッチテクノロジーは、ノード全体にNVLINK接続を拡張し、シームレスでハイバンド幅のマルチノードGPUクラスターを作成します。これにより、データセンターが巨大なGPUに効果的に変わり、大規模なモデルの並列性を可能にし、従来の8-GPUシステムよりも最大9倍のGPUをサポートします[2] [3]。この機能は、サーバークラスター内のすべてのGPUでの迅速かつ効率的な通信が不可欠である数兆パラメーターモデルのトレーニングに特に有益です[2] [3]。 NVLinkスイッチは、最新のHPC環境の重要なコンポーネントであり、あらゆるスケールで前例のない加速を促進し、これまでで最も強力なAIおよびHPCプラットフォームのバックボーンを形成します[2] [3]。
引用：
[1] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-nvlink.htm
[2] https://www.amax.com/fifth-generation-nvidia-nvlink/
[3] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[4] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nvlink-and-nvidia-nvidia-nvswitch-supercharge-language-model-inference/
[5] https://training.continuumlabs.ai/infrastructure/servers-and-chips/nvlink-switch
[6] https://www.amax.com/modernizing-gpu-network-data-transfer-with-nvidia-nvswitch/
[7] https://www.fibermall.com/blog/analysis-nv-switch.htm
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1br6yol/myth_about_nvlink/