NVLink Switch ASIC spiller en sentral rolle i å styrke ytelsen til NVLink 5.0 ved å tilby en høy-båndbredde, lave latens-interconnect-løsning for multi-GPU-systemer. Slik bidrar det til forbedret ytelse:
Forbedret båndbredde og skalerbarhet
- Høyhastighets sammenkoblinger: NVLink 5.0 tilbyr en toveis båndbredde på 1,8 TB/s per GPU, med hver GPU som støtter opptil 18 NVLink-tilkoblinger til 100 GB/s per lenke [1] [2]. NVLink -bryteren ASIC utvider disse tilkoblingene over flere GPU -er og noder, noe som muliggjør sømløs kommunikasjon innen og mellom stativer. Dette oppsettet støtter opptil 576 fullt tilkoblede GPU -er, og skaper et massivt beregningsstoff som kan håndtere store AI -modeller effektivt [1] [2].
- Skalerbarhet: NVLink-bryteren lar serverplattformer som GB200 NVL72 skalere GPU-kommunikasjon betydelig, og støtter opptil ni ganger mer GPUer enn tradisjonelle åtte-GPU-systemer. Denne skalerbarheten er avgjørende for å trene parametermodeller med flere billioner, der rask datautveksling mellom GPUer er essensiell [1] [2].
Lav latens og effektiv dataoverføring
-Direkte GPU-til-GPU-kommunikasjon: NVLink omgår tradisjonell CPU-tildeling og planleggingsmekanismer, noe som tillater direkte datautveksling mellom GPU-er. Denne designen reduserer dataoverføringsforsinkelse og forbedrer den totale systemgjennomstrømningen [4].
- Skarp protokollintegrasjon: Hver NVLink -bryter inkluderer motorer for NVIDIAs skalerbare hierarkiske aggregering og reduksjonsprotokoll (skarp). Skarpe akselererer reduksjoner i nettverket og multicast-operasjoner, som er kritiske for høyhastighets kollektive oppgaver i AI- og HPC-applikasjoner [1] [2].
Unified Memory Pooling og forenklet programmering
- Unified Memory: NVLink muliggjør opprettelse av et enhetlig minnebasseng over GPU -er, slik at de kan dele minnet sømløst. Denne funksjonen er spesielt gunstig for store modeller eller datasett, da den eliminerer behovet for eksplisitte dataoverføringer mellom diskrete minnebassenger, reduserer kompleksiteten og overhead [6].
- Forenklede programmeringsmodeller: Ved å gi en direkte sammenheng med høy båndbredde mellom GPU-er, forenkler NVLink programmeringsmodeller. Utviklere kan fokusere på å optimalisere applikasjoner uten å bekymre seg for vanskelighetene med dataoverføring mellom GPUer [6].
Kraftffektivitet og ytelse per watt
- Forbedret krafteffektivitet: NVLinks optimaliserte dataoverføring og redusert latens bidrar til bedre ytelse per watt sammenlignet med tradisjonelle PCIe-baserte systemer. Denne effektiviteten er avgjørende for storskala AI- og HPC-distribusjoner, der energiforbruket er en betydelig bekymring [6].
Oppsummert forbedrer NVLink Switch ASIC NVLink 5.0-ytelsen ved å gi høye båndbredde, lavlatensforbindelser, skalere multi-GPU-systemer effektivt, og integrere avanserte protokoller som skarp for optimalisert databehandling. Disse funksjonene gjør NVLink til en hjørnestein i høyytelsesdatabutikk og AI-applikasjoner.
Sitasjoner:
[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/
[6] https://www.atlantic.net/gpu-server-slosting/nvidia-nvlink-how-it-work-us-cases-and-critical-best-practices/
[7] https://www.fs.com/blog/fs-an-overview-of-nvidia-nvlink-2899.html
[8] https://massedcompute.com/faq-viswers/?question=how+does+pcie+5.0+compare+to+NvLink+in+terms+of+nvidia+Gpu+Performance%3F