تلعب رقاقة مفتاح NVLink دورًا حاسمًا في تعزيز اتصالات GPU في الأنظمة التي تستخدم بنية GPU Blackwell من خلال توفير تقنية متكاملة عالية السرعة. تم تصميم هذه التكنولوجيا للتغلب على قيود مفاتيح PCIe التقليدية ، والتي غالبًا ما تكون مقيدة بعرض النطاق الترددي المنخفض والكمون العالي. إليك كيفية تعزيز رقاقة مفتاح NVLink: اتصال GPU:
اتصال GPU-to-GPU المباشر
-التوصيلات العالية السرعة: تتيح رقاقة مفتاح NVLink اتصالات GPU-to-GPU المباشرة ، مما يتجاوز الحاجة إلى مفاتيح PCIE. يزيد هذا الاتصال المباشر بشكل كبير من سرعات نقل البيانات ويقلل زمن انتقال ، مما يسمح لوكالة وحد GPU بالعمل معًا بشكل أكثر كفاءة [1] [2].- عرض النطاق الترددي وقابلية التوسع: يوفر الجيل الخامس NVLink ، المدمج في بنية Blackwell ، عرض نطاق ترددي يصل إلى 1.8 تيرابايت في الثانية الواحدة لكل وحدة معالجة الرسومات. هذا هو أكثر من 14 ضعف عرض النطاق الترددي لـ PCIe Gen5 ، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات AI و HPC على نطاق واسع [3] [7].
وظيفة nvswitch
-اتصالات متعددة GPU: تعمل رقاقة NVSWITCH كتقنية ربط عالية السرعة تربط وحدات معالجة الرسومات المتعددة باستخدام واجهات NVLink. وهو يدعم ما يصل إلى 64 منفذ NVLink ، مما يسهل الاتصال كل شيء عبر وحدات معالجة الرسومات داخل خادم أو عبر الرفوف [4] [9].- الوظائف الحادة: تدمج رقاقة NVSWITCH التجمع الهرمي القابل للتطوير وبروتوكول التخفيض (Sharp) ، مما يعزز الأداء الحسابي عن طريق تجميع نتائج الحساب وتحديثه عبر وحدات GPU متعددة. هذا يقلل من حزم الشبكة ويحسن تجميع البيانات ونقلها [1] [9].
الأداء المحسن لـ AI و HPC
- تطبيقات AI و HPC: مزيج من تقنيات NVLink و NVSWITCH أمر بالغ الأهمية لتحقيق الأداء الأمثل في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ونشر GPU على نطاق واسع. وهو يدعم إنشاء شبكة NVLink مخصصة لاتصالات GPU-to-GPU ، بغض النظر عن شبكات Ethernet IP [1] [4].- Exascale Computing: تعتبر شريحة مفتاح NVLink ضرورية لنماذج الحوسبة في Exascale وتدريب نماذج المعلمات المتعددة المليارات. إنه يتيح اتصالًا سريعًا وفعالًا عبر جميع وحدات معالجة الرسومات داخل مجموعة الخادم ، مما يسهل تغذية مجموعات البيانات الكبيرة في نماذج وتبادل البيانات السريعة بين وحدات معالجة الرسومات [3] [7].
باختصار ، تعزز رقاقة مفتاح NVLink اتصالات GPU في بنية GPU Blackwell من خلال توفير ربطات عالية السرعة ، وترابط مباشر بين وحدات معالجة الرسومات ، ودعم عمليات نشر GPU واسعة النطاق ، وتحسين تجميع البيانات والنقل من خلال وظائف حادة. هذه التكنولوجيا محورية لتحقيق الأداء المتسارع في تطبيقات AI و HPC.
الاستشهادات:
[1] https://training.continuumlabs.ai/infrictructure/servers-and-chips/nvlink-switch
[2] https://www.fibermall.com/blog/gpu-pcle-nvlink-nvswitch.htm
[3] https://www.amax.com/fifth-generation-nvidia-nvlink/
]
[5]
[6]
[7] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[8] https://blog.spheron.network/nvidias-lackwell-what-you-need-to-about-the-next-generation-of-gpus
[9] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html