Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon In che modo NVLink cambia ASIC migliora le prestazioni di NVLink 5.0


In che modo NVLink cambia ASIC migliora le prestazioni di NVLink 5.0


L'ASIC NVLink Switch svolge un ruolo fondamentale nel migliorare le prestazioni di NVLink 5.0 fornendo una soluzione di interconnessione ad alta larghezza di banda a bassa latenza per sistemi multi-GPU. Ecco come contribuisce a migliorare le prestazioni:

larghezza di banda migliorata e scalabilità

- Interconnect ad alta velocità: NVLink 5.0 offre una larghezza di banda bidirezionale di 1,8 TB/s per GPU, con ciascuna GPU che supporta fino a 18 connessioni NVLink a 100 GB/s per collegamento [1] [2]. Il cambio NVLink ASIC estende queste connessioni su più GPU e nodi, consentendo una comunicazione senza soluzione di continuità all'interno e tra i rack. Questa configurazione supporta fino a 576 GPU completamente connesse, creando un enorme tessuto Calcole in grado di gestire in modo efficiente modelli di intelligenza artificiale [1] [2].

- Scalabilità: lo switch NVLink consente a piattaforme di server come GB200 NVL72 per ridimensionare in modo significativo le comunicazioni GPU, supportando fino a nove volte più GPU rispetto ai tradizionali sistemi a otto GPU. Questa scalabilità è cruciale per la formazione di modelli di parametri multimilionari, in cui è essenziale uno scambio di dati rapidi tra GPU [1] [2].

latenza bassa ed efficiente trasferimento di dati

-Comunicazione diretta GPU-to-GPU: NVLink aggira i tradizionali meccanismi di allocazione e pianificazione della CPU, consentendo lo scambio di dati diretti tra le GPU. Questo design riduce la latenza di trasferimento dei dati e migliora il throughput complessivo del sistema [4].

- Integrazione del protocollo acuto: ogni interruttore NVLink include motori per l'aggregazione gerarchica scalabile di NVIDIA (protocollo di riduzione (Sharp). Sharp accelera riduzioni in rete e operazioni multicast, che sono fondamentali per le attività collettive ad alta velocità nelle applicazioni AI e HPC [1] [2].

pool di memoria unificata e programmazione semplificata

- Memoria unificata: NVLink consente la creazione di un pool di memoria unificato tra le GPU, permettendo loro di condividere la memoria senza soluzione di continuità. Questa funzione è particolarmente vantaggiosa per i grandi modelli o set di dati, in quanto elimina la necessità di trasferimenti di dati espliciti tra pool di memoria discreti, riducendo la complessità e le spese generali [6].

- Modelli di programmazione semplificati: fornendo una connessione diretta a larghezza di banda ad alta banda tra GPU, NVLink semplifica i modelli di programmazione. Gli sviluppatori possono concentrarsi sull'ottimizzazione delle applicazioni senza preoccuparsi delle complessità del trasferimento di dati tra GPU [6].

Efficienza energetica e prestazioni per watt

- Migliore efficienza energetica: il trasferimento ottimizzato di dati di NVLink e la latenza ridotta contribuiscono a migliori prestazioni per WATT rispetto ai tradizionali sistemi basati su PCIE. Questa efficienza è cruciale per le distribuzioni di AI e HPC su larga scala, in cui il consumo di energia è una preoccupazione significativa [6].

In sintesi, NVLink Switch ASIC migliora le prestazioni NVLink 5.0 fornendo connessioni ad alta larghezza di banda e a bassa latenza, ridimensionando in modo efficiente i sistemi multi-GPU e integrando protocolli avanzati come Sharp per l'elaborazione dei dati ottimizzata. Queste caratteristiche rendono NVLink una pietra miliare delle applicazioni di calcolo e AI ad alte prestazioni.

Citazioni:
[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-critic-sul-practices/
[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