Der NVLINK-Switch ASIC spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Leistung von NVLink 5.0, indem eine mit hohe Bandbreiten mit geringen Latency-Interconnect-Lösung für Multi-GPU-Systeme bereitgestellt wird. So trägt es zu einer verbesserten Leistung bei:
Verbesserte Bandbreite und Skalierbarkeit
- Hochgeschwindigkeitsverbindungen: NVLink 5.0 bietet eine bidirektionale Bandbreite von 1,8 TB/s pro GPU, wobei jede GPU bis zu 18 NVLink-Verbindungen bei 100 Gb/s pro Link [1] [2] unterstützt. Der NVLink -Switch ASIC erweitert diese Verbindungen über mehrere GPUs und Knoten und ermöglicht eine nahtlose Kommunikation innerhalb und zwischen den Racks. Dieses Setup unterstützt bis zu 576 vollständig verbundene GPUs und erzeugt einen massiven Berechnungstoff, der große KI -Modelle effizient verarbeiten kann [1] [2].
- Skalierbarkeit: Der NVLink-Switch ermöglicht Serverplattformen wie der GB200 NVL72, die GPU-Kommunikation erheblich zu skalieren und bis zu neunmal mehr GPUs als herkömmliche acht GPU-Systeme zu unterstützen. Diese Skalierbarkeit ist für das Training von Multi-Billion-Parametermodellen von entscheidender Bedeutung, wobei der schnelle Datenaustausch zwischen GPUs unerlässlich ist [1] [2].
geringe Latenz und effiziente Datenübertragung
-Direkte GPU-to-GPU-Kommunikation: NVLINK umgeht die herkömmlichen Mechanismen für CPU-Allokation und -planung, die den direkten Datenaustausch zwischen GPUs ermöglichen. Dieses Design reduziert die Datenübertragungslatenz und verbessert den Gesamtsystemdurchsatz [4].
- Scharfe Protokollintegration: Jeder NVLink -Switch enthält Motoren für die skalierbare hierarchische Aggregations- und Reduktionsprotokoll des NVIDIA (scharf). Scharfe Beschleunigungsreduzierungen und Multicast-Operationen beschleunigen, die für Hochgeschwindigkeitskollektivaufgaben in AI- und HPC-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind [1] [2].
Unified Memory Pooling und vereinfachte Programmierung
- Unified Memory: NVLink ermöglicht die Erstellung eines einheitlichen Speicherpools über GPUs, sodass sie den Speicher nahtlos teilen können. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für große Modelle oder Datensätze, da sie die Notwendigkeit explizite Datenübertragungen zwischen diskreten Speicherpools beseitigt und die Komplexität und den Overhead verringern [6].
- Vereinfachte Programmiermodelle: Durch die Bereitstellung einer direkten Verbindung mit hoher Bandbreite zwischen GPUs vereinfacht NVLink die Programmiermodelle. Entwickler können sich auf die Optimierung von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um die Feinheiten der Datenübertragung zwischen GPUs zu sorgen [6].
Stromeffizienz und Leistung pro Watt
- Verbesserte Leistungseffizienz: Die optimierte Datenübertragung von NVLINK und eine reduzierte Latenz tragen zu einer besseren Leistung pro Watt im Vergleich zu herkömmlichen PCIe-basierten Systemen bei. Diese Effizienz ist für großflächige KI- und HPC-Bereitstellungen von entscheidender Bedeutung, bei denen der Energieverbrauch ein erhebliches Problem ist [6].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der NVLink Switch ASIC die NVLINK 5.0-Leistung durch Bereitstellung von Verbindungen mit hoher Bandbreite, effizientes Skalieren von Multi-GPU-Systemen und Integration erweiterter Protokolle wie Sharp für optimierte Datenverarbeitung erhöht. Diese Funktionen machen NVLink zu einem Eckpfeiler von Hochleistungs-Computing- und AI-Anwendungen.
Zitate:
[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] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-accelerating-multi-gpu-communication/
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-use-cases-and-critical-best-practices/
[7] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[8] https://masedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+pcie+5.0+ Compare+ TO+NVLINK+In+Terms+OF+Nvidia+Gpu+Sperformance%3f