يلعب Switch NVLink ASIC دورًا محوريًا في تعزيز أداء NVLink 5.0 من خلال توفير محلول ترابط عالي النطاق منخفضة ، منخفضة الكلية لأنظمة GPU المتعددة. إليكم كيف يساهم في تحسين الأداء:
عرض النطاق الترددي المحسن وقابلية التوسع
- التوصيلات المترابطة عالية السرعة: توفر NVLink 5.0 عرض ترددي ثنائي الاتجاه 1.8 تيرابايت/ثانية لكل وحدة معالجة الرسومات ، مع دعم كل وحدة معالجة الرسومات حتى 18 اتصالات NVLink عند 100 جيجابايت/ثانية لكل رابط [1] [2]. يوسع مفتاح NVLink ASIC هذه الاتصالات عبر وحدات معالجة الرسومات والعقد المتعددة ، مما يتيح الاتصال السلس داخل وبين الرفوف. يدعم هذا الإعداد ما يصل إلى 576 وحدات معالجة الرسومات المتصلة بالكامل ، مما يخلق نسيجًا حسابًا ضخمًا يمكنه التعامل مع نماذج AI الكبيرة بكفاءة [1] [2].
- قابلية التوسع: يتيح مفتاح NVLink منصات الخادم مثل GB200 NVL72 لتوسيع نطاق اتصالات GPU بشكل كبير ، مما يدعم ما يصل إلى تسع مرات من وحدات معالجة الرسومات من أنظمة GPU التقليدية. تعتبر هذه التوسع أمرًا بالغ الأهمية لتدريب نماذج المعلمات التي تعاني من مصلحة متعددة ، حيث يكون تبادل البيانات السريع بين وحدات معالجة الرسومات أمرًا ضروريًا [1] [2].
انخفاض الكمون ونقل البيانات الفعال
-الاتصال المباشر إلى GPU-to-GPU: يتجاوز NVLink آليات تخصيص وجدولة وحدة المعالجة المركزية التقليدية ، مما يسمح بتبادل البيانات المباشر بين وحدات معالجة الرسومات. هذا التصميم يقلل من زمن انتقال نقل البيانات ويعزز إنتاجية النظام بشكل عام [4].
- تكامل البروتوكول الحاد: يتضمن كل مفتاح NVLink محركات للتجميع الهرمي القابل للتطوير في NVIDIA (Sharp). يتسارع الحاد للتخفيضات داخل الشبكة وعمليات البث المتعدد ، والتي تعد حاسمة للمهام الجماعية عالية السرعة في تطبيقات AI و HPC [1] [2].
تجميع الذاكرة الموحدة والبرمجة المبسطة
- الذاكرة الموحدة: تتيح NVLink إنشاء تجمع ذاكرة موحد عبر وحدات معالجة الرسومات ، مما يسمح لهم بمشاركة الذاكرة بسلاسة. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للنماذج الكبيرة أو مجموعات البيانات ، لأنها تلغي الحاجة إلى نقل البيانات الصريحة بين تجمعات الذاكرة المنفصلة ، مما يقلل من التعقيد والنفقات العامة [6].
- نماذج البرمجة المبسطة: من خلال توفير اتصال مباشر وعالي النطاق العالي بين وحدات معالجة الرسومات ، يقوم NVLink بتبسيط نماذج البرمجة. يمكن للمطورين التركيز على تحسين التطبيقات دون القلق بشأن تعقيدات نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات [6].
كفاءة الطاقة والأداء لكل واط
- تحسين كفاءة الطاقة: يساهم نقل البيانات المحسّن من NVLink وانخفاض زمن الوصول في أداء أفضل لكل واط مقارنة بالأنظمة التقليدية المستندة إلى PCIe. هذه الكفاءة أمر بالغ الأهمية لنشر AI و HPC على نطاق واسع ، حيث يمثل استهلاك الطاقة مصدر قلق كبير [6].
باختصار ، يعزز مفتاح NVLink ASIC أداء NVLink 5.0 من خلال توفير اتصالات عالية النطاق الترددي ، وتوصيلات منخفضة الإنشاء ، وتوسيع نطاق أنظمة GPU المتعددة بكفاءة ، ودمج البروتوكولات المتقدمة مثل الحادة لمعالجة البيانات المحسنة. هذه الميزات تجعل nvlink حجر الزاوية من الحوسبة عالية الأداء وتطبيقات الذكاء الاصطناعى.
الاستشهادات:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[2] https://www.amax.com/fifth-generation-nvidia-nvlink/
[3] https://www.fibermall.com/blog/what-is-nvidia-nvlink.htm
[4] https://www.fibermall.com/blog/analysis-nv-switch.htm
[5]
[6]
[7] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=how+does+pcie+5.0++ compare+to+nvlink+in+terms+of+nvidia+gpu-performance٪3f