Der NVLink Switch-Chip spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der GPU-Kommunikation in Systemen unter Verwendung der Blackwell-GPU-Architektur durch Bereitstellung einer hochgeschwindigen, direkten Verbindungstechnologie. Diese Technologie soll die Einschränkungen herkömmlicher PCIe -Switches überwinden, die häufig durch niedrigere Bandbreite und höhere Latenz eingeschränkt werden. Hier erfahren Sie, wie der NVLink Switch -Chip die GPU -Kommunikation verbessert:
Direkte GPU-to-GPU-Kommunikation
-Hochgeschwindigkeitsverbesserungen: Der NVLink-Switch-Chip ermöglicht die direkte GPU-zu-GPU-Kommunikation, wobei die Notwendigkeit von PCIe-Switches umgangen wird. Diese direkte Verbindung erhöht die Datenübertragungsgeschwindigkeit erheblich und verringert die Latenz, sodass GPUs effizienter zusammenarbeiten können [1] [2].- Bandbreite und Skalierbarkeit: Der NVLINK der fünften Generation, der in die Blackwell-Architektur integriert ist, bietet eine Bandbreite von bis zu 1,8 Terabyte pro Sekunde pro GPU. Dies ist mehr als das 14-fache der Bandbreite von PCIe Gen5, was es ideal für groß angelegte KI- und HPC-Anwendungen ist [3] [7].
NVSWITCH -Funktionalität
. Es unterstützt bis zu 64 NVLink-Anschlüsse und erleichtert die allzu alle Kommunikation über den GPUs innerhalb eines Servers oder über Racks hinweg [4] [9].- Scharfe Funktionalität: Der NVSwitch -Chip integriert das skalierbare hierarchische Aggregations- und Reduktionsprotokoll von NVIDIA (SHARP), wodurch die Rechenleistung durch Aggregation und Aktualisierung von Berechnungsergebnissen über mehrere GPU -Einheiten hinweg verbessert wird. Dies reduziert Netzwerkpakete und optimiert die Datenaggregation und die Übertragung [1] [9].
Verbesserte Leistung für AI und HPC
. Es unterstützt die Erstellung eines dedizierten NVLink-Netzwerks für die GPU-to-GPU-Kommunikation unabhängig von IP-Ethernet-Netzwerken [1] [4].- Exascale Computing: Der NVLINK-Switch-Chip ist für Exascale Computing und Training Multi-Billion-Parameter-AI-Modelle unerlässlich. Es ermöglicht eine schnelle und effiziente Kommunikation über alle GPUs innerhalb eines Serverclusters, wodurch die Fütterung großer Datensätze in Modelle und einen schnellen Datenaustausch zwischen GPUs [3] [7] erleichtert wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der NVLink-Switch-Chip die GPU-Kommunikation in der Blackwell-GPU-Architektur durch Bereitstellung von Hochgeschwindigkeits-, Direktverbindungen zwischen GPUs, der Unterstützung großer GPU-Bereitstellungen sowie der Optimierung der Datenaggregation und der Übertragung durch scharfe Funktionalität verbessert. Diese Technologie ist entscheidend, um eine beschleunigte Leistung in AI- und HPC -Anwendungen zu erzielen.
Zitate:
[1] https://training.continuumlabs.ai/infrastructure/serverver-for-forst-sthips/nvlink-switch
[2] https://www.fibermall.com/blog/gpu-pcle-nvlink-nvswitch.htm
[3] https://www.amax.com/fifth-Generation-nvidia-nvlink/
[4] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-cases-and-critical-best-practices/
[5] https://siliconangle.com/2024/08/16/nvlink-nvwitch-nvidias-secret-weapon-ai-wars/
[6] https://www.amax.com/unleashing-next-level-gpu-performance-with-nvidia-nvlink/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[8] https://blog.spheron.network/nvidias-blackwell-wat-you-need-to-know-about-The-Next-Generation-of-Gpus
[9] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html