NVLINK 5.0 มีบทบาทสำคัญในการคำนวณการคำนวณ exascale โดยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง GPU อย่างมีนัยสำคัญภายในระบบ นี่คือวิธีการที่มีส่วนร่วม:
แบนด์วิดธ์และความเร็วที่เพิ่มขึ้น
NVLINK 5.0 เสนอแบนด์วิดธ์สองทิศทางที่น่าทึ่งที่ 1.8 เทราไบต์ต่อวินาที (TB/s) ซึ่งเป็นสองเท่าของแบนด์วิดท์ของรุ่นก่อน NVLINK 4.0 และมากกว่า 14 เท่าของ PCIe Gen5 [1] [4] การเพิ่มขึ้นอย่างมากของแบนด์วิดท์ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลได้เร็วขึ้นระหว่าง GPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยทั่วไปในแอปพลิเคชันการคำนวณ exascaleความสามารถในการปรับขนาดและการสื่อสารแบบหลาย GPU
เทคโนโลยีรองรับการเชื่อมต่อ NVLink มากถึง 18 ครั้งต่อ GPU แต่ละแห่งทำงานที่ 100 GB/s อำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ไร้รอยต่อระหว่าง GPU หลายตัว [1] [4] ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการคำนวณแบบ exascale ซึ่งการจำลองที่ซับซ้อนและโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องการความพยายามในการประสานงานของ GPU จำนวนมากเทคโนโลยีสวิตช์ Nvlink
สวิตช์ NVLINK เป็นส่วนประกอบที่สำคัญที่เปิดใช้งานการสื่อสาร GPU แบบทั้งหมดด้วยความเร็ว NVLink แบบเต็มทั้งภายในและระหว่างชั้นวางเซิร์ฟเวอร์ [4] ความสามารถนี้ช่วยให้สามารถสร้างกลุ่ม GPU ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเปลี่ยนศูนย์ข้อมูลให้เป็นเอนทิตีคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง สวิตช์รองรับได้มากถึง 576 GPU ในโดเมนเดียวขยายขนาดของการคำนวณที่สามารถทำได้อย่างมีนัยสำคัญ [4]รองรับโมเดล AI ของพารามิเตอร์ล้านล้าน
NVLINK 5.0 ได้รับการออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการพัฒนาและการฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยพารามิเตอร์หลายล้านล้านและพารามิเตอร์หลายล้านล้าน ด้วยการให้การสื่อสารที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพใน GPU ทั้งหมดในคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ทำให้เกิดความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการเชื่อมต่อระหว่างการขยายที่เร็วขึ้นที่จำเป็นสำหรับรุ่นที่ซับซ้อนเหล่านี้ [4] [9]ลดคอขวดข้อมูล
ในการคำนวณประสิทธิภาพสูงคอขวดของข้อมูลเป็นความท้าทายที่สำคัญ NVLINK 5.0 ช่วยลดคอขวดเหล่านี้โดยตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลสามารถป้อนเข้าสู่โมเดลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพระหว่าง GPU สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาที่จำเป็นสำหรับการคำนวณที่ซับซ้อนช่วยให้นักวิจัยสามารถมุ่งเน้นไปที่การรับข้อมูลเชิงลึกและผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น [3] [5]บทสรุป
NVLINK 5.0 เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในการแสวงหาการคำนวณแบบ exascale นำเสนอแบนด์วิดท์และความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่เคยมีมาก่อนซึ่งจำเป็นสำหรับการจัดการโหลดการคำนวณจำนวนมากและการถ่ายโอนข้อมูลที่จำเป็นในสาขานี้ การรวมเข้ากับเทคโนโลยี Switch NVLink เพิ่มเติมจะขยายความสามารถของมันเพิ่มเติมทำให้เป็นองค์ประกอบพื้นฐานในการพัฒนาแพลตฟอร์มการคำนวณประสิทธิภาพสูงในอนาคตการอ้างอิง:
[1] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-Accelerating-multi-gpu-communication/
[2] https://en.wikichip.org/wiki/nvidia/nvlink
[3] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-use-cases-and-critical-bractices/
[4] https://www.amax.com/fifth-generation-nvidia-nvlink/
[5] https://www.hpcwire.com/2024/03/25/nvlink-faster-interconnects-and-switches-to-help-relieve-data-bottlenecks/
[6] https://www.serversimply.com/blog/evolution-of-nvidia-data-center-gpus
[7] https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100- ตัวเร่ง
[8] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-nvlink.htm
[9] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[10] https://hc34.hotchips.org/assets/program/conference/day2/network%20and%20switches/nvswitch%20hotchips%202022%20r5.pdf