Przełącznik NVLINK ASIC odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu wydajności NVLink 5.0, zapewniając roztwór międzyokonnetrowy o wysokiej przepustowości i niskiej opóźnieniu dla systemów Multi-GPU. Oto, w jaki sposób przyczynia się do lepszej wydajności:
Zwiększona przepustowość i skalowalność
- Szybkie połączenia: NVLINK 5.0 oferuje dwukierunkową przepustowość 1,8 TB/s na GPU, przy czym każde GPU obsługuje do 18 połączeń NVLink przy 100 GB/s na link [1] [2]. Przełącznik NVLink ASIC rozszerza te połączenia na wiele GPU i węzłów, umożliwiając bezproblemową komunikację w stojakach i pomiędzy nimi. Ta konfiguracja obsługuje do 576 w pełni podłączonych GPU, tworząc masywną tkaninę obliczeniową, która może skutecznie obsługiwać duże modele AI [1] [2].
- Skalowalność: Przełącznik NVLINK umożliwia platformom serwerów, takich jak GB200 NVL72 do znacznej skalowania komunikacji GPU, obsługując do dziewięciu razy więcej GPU niż tradycyjne systemy ośmiu GPU. Ta skalowalność ma kluczowe znaczenie dla szkolenia modeli parametrów wielu trylionów, gdzie szybka wymiana danych między GPU jest niezbędna [1] [2].
Niskie opóźnienie i wydajne transfer danych
-Bezpośrednia komunikacja GPU-to-GPU: NVLink omija tradycyjne mechanizmy alokacji i planowania procesora, umożliwiając bezpośrednią wymianę danych między GPU. Ten projekt zmniejsza opóźnienie przesyłania danych i zwiększa ogólną przepustowość systemu [4].
- Integracja protokołu ostrego: Każdy przełącznik NVLINK zawiera silniki do skalowalnej hierarchicznej agregacji i redukcji NVIDIA (Sharp). Ostre przyspiesza redukcje w sieci i operacje multiemisji, które są kluczowe dla szybkich zadań zbiorowych w aplikacjach AI i HPC [1] [2].
Unified pamięci puli pamięci i uproszczone programowanie
- Pamięć ujednolicona: NVLink umożliwia tworzenie zjednoczonej puli pamięci przez GPU, umożliwiając im płynne udostępnianie pamięci. Ta funkcja jest szczególnie korzystna dla dużych modeli lub zestawów danych, ponieważ eliminuje potrzebę jawnych transferów danych między dyskretnymi pulami pamięci, zmniejszając złożoność i koszty ogólne [6].
- Uproszczone modele programowania: Zapewniając bezpośrednie połączenie o wysokiej przepustowości między GPU, NVLink upraszcza modele programowania. Deweloperzy mogą skupić się na optymalizacji aplikacji bez martwienia się o zawiłości transferu danych między GPU [6].
wydajność energetyczna i wydajność na wat
- Ulepszona wydajność energetyczna: zoptymalizowane transfer danych NVLink i zmniejszenie opóźnienia przyczyniają się do lepszej wydajności na wat w porównaniu z tradycyjnymi systemami opartymi na PCIE. Wydajność ta ma kluczowe znaczenie dla wdrożeń AI i HPC na dużą skalę, w których zużycie energii jest poważnym problemem [6].
Podsumowując, przełącznik NVLINK ASIC poprawia wydajność NVLink 5.0, zapewniając podłączenia o dużej przepustowości, niskiej opóźnień, efektywnie skalowanie systemów Multi-GPU i integrując zaawansowane protokoły, takie jak Sharp dla zoptymalizowanego przetwarzania danych. Te funkcje sprawiają, że NVLink jest kamieniem węgielnym wysokowydajnych obliczeń i zastosowań AI.
Cytaty:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[2] https://www.amax.com/fifth-geneation-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.atlantant
[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+TOnvLink+InTerms+Onnvidia+gpu+Performance%3F