NVLINK-kontakten ASIC spiller en central rolle i forbedring af ydelsen af NVLINK 5.0 ved at tilvejebringe en høj båndbredde, lav-latency interconnect-løsning til multi-GPU-systemer. Sådan bidrager det til forbedret ydelse:
Forbedret båndbredde og skalerbarhed
- Højhastighedsforbindelser: NVLINK 5.0 tilbyder en tovejsbåndbredde på 1,8 TB/s pr. GPU, hvor hver GPU understøtter op til 18 NVLINK-forbindelser med 100 GB/s pr. Link [1] [2]. NVLink -kontakten ASIC udvider disse forbindelser over flere GPU'er og noder, hvilket muliggør problemfri kommunikation inden for og mellem stativer. Denne opsætning understøtter op til 576 fuldt tilsluttede GPU'er, hvilket skaber et massivt computerstof, der kan håndtere store AI -modeller effektivt [1] [2].
- Skalerbarhed: NVLINK-switchen tillader serverplatforme som GB200 NVL72 at skalere GPU-kommunikation markant, hvilket understøtter op til ni gange flere GPU'er end traditionelle otte-GPU-systemer. Denne skalerbarhed er afgørende for at uddanne parametermodeller med flere billioner, hvor hurtig dataudveksling mellem GPU'er er vigtig [1] [2].
Lav latenstid og effektiv dataoverførsel
-Direkte GPU-til-GPU-kommunikation: NVLink omgår traditionel CPU-allokering og planlægningsmekanismer, hvilket tillader direkte dataudveksling mellem GPU'er. Dette design reducerer latenstid for dataoverførsel og forbedrer den samlede systemgennemstrømning [4].
- Sharp Protocol Integration: Hver NVLINK -switch inkluderer motorer til NVIDIAs skalerbare hierarkiske aggregering og reduktionsprotokol (skarp). Sharp accelererer reduktioner i netværket og multicast-operationer, som er kritiske for højhastighedskollektive opgaver i AI- og HPC-applikationer [1] [2].
Unified Memory Pooling og forenklet programmering
- Unified Memory: NVLink muliggør oprettelse af en samlet hukommelsespool over GPU'er, så de kan dele hukommelsen problemfrit. Denne funktion er især fordelagtig for store modeller eller datasæt, da den eliminerer behovet for eksplicitte dataoverførsler mellem diskrete hukommelsespuljer, hvilket reducerer kompleksiteten og overhead [6].
- Forenklede programmeringsmodeller: Ved at tilvejebringe en direkte forbindelse med høj båndbredde mellem GPU'er forenkler NVLINK programmeringsmodeller. Udviklere kan fokusere på at optimere applikationer uden at bekymre sig om vanskelighederne ved dataoverførsel mellem GPU'er [6].
Effektivitet og ydeevne pr. Watt
- Forbedret effekteffektivitet: NVLINKs optimerede dataoverførsel og reduceret latenstid bidrager til bedre ydelse pr. Watt sammenlignet med traditionelle PCIe-baserede systemer. Denne effektivitet er afgørende for storstilet AI- og HPC-implementeringer, hvor energiforbruget er en betydelig bekymring [6].
I sammendraget forbedrer NVLINK-kontakten ASIC NVLINK 5.0-ydelse ved at tilvejebringe høj båndbredde, lav-latensforbindelser, skalere multi-GPU-systemer effektivt og integrere avancerede protokoller som skarp til optimeret databehandling. Disse funktioner gør NVLINK til en hjørnesten i højpræstations computing og AI-applikationer.
Citater:
[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-witch.htm
[5] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-accelerating-multi-gpu-communication/
)
[7] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[8] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=how+Does+pcie+5.0+Compare+To+Nvlink+in+Terms+of+Nvidia+GPU+Performance%3F