ASIC NVLINK ASIC играет ключевую роль в повышении производительности NVLINK 5.0, предоставляя решение с низкой задержкой с низкой пропускной способностью для систем с несколькими GPU. Вот как это способствует улучшению производительности:
повышенная пропускная способность и масштабируемость
- Высокоскоростные взаимодействия: NVLink 5.0 предлагает двунаправленную полосу пропускания 1,8 ТБ/с на графический процессор, причем каждый графический процессор поддерживает до 18 соединений NVLink при 100 Гбит/с на ссылку [1] [2]. ASIC NVLINK ASIC расширяет эти соединения на нескольких графических процессорах и узлах, позволяя беспрепятственной связи внутри и между стойками. Эта настройка поддерживает до 576 полностью подключенных графических процессоров, создавая массивную вычислительную ткань, которая может эффективно обрабатывать большие модели ИИ [1] [2].
- Масштабируемость: переключатель NVLink позволяет значительно поддержать платформы серверов, такие как GB200 NVL72, чтобы масштабировать связи с графическими процессорами, поддерживая в девять раз больше графических процессоров, чем традиционные системы восьми-GPU. Эта масштабируемость имеет решающее значение для обучения моделей с несколькими триллионами параметров, где быстрый обмен данными между графическими процессорами имеет важное значение [1] [2].
Низкая задержка и эффективная передача данных
-Прямая связь с графическим процессором-GPU: NVLink обходит традиционные механизмы распределения процессора и планирования, что позволяет прямой обмен данными между графическими процессорами. Этот дизайн уменьшает латентность передачи данных и повышает общую пропускную способность системы [4].
- Островая интеграция протокола: каждый переключатель NVLink включает в себя двигатели для масштабируемой иерархической агрегации Nvidia и протокола восстановления (Sharp). Шрат ускоряет сокращение в сети и операции многоадресной рассылки, которые имеют решающее значение для высокоскоростных коллективных задач в приложениях AI и HPC [1] [2].
Объединенное объединение памяти и упрощенное программирование
- Единая память: NVLink позволяет создавать унифицированный пул памяти через графические процессоры, позволяя им беспрепятственно делиться памятью. Эта функция особенно полезна для крупных моделей или наборов данных, поскольку она устраняет необходимость явных передач данных между дискретными пулами памяти, уменьшая сложность и накладные расходы [6].
- Упрощенные модели программирования: предоставляя прямое соединение с высокой пропускной способностью между графическими процессорами, NVLink упрощает модели программирования. Разработчики могут сосредоточиться на оптимизации приложений, не беспокоясь о тонкостях передачи данных между графическими процессорами [6].
эффективность питания и производительность на ватт
- Повышенная эффективность мощности: оптимизированная передача данных NVLink и снижение задержки способствуют повышению производительности на ватт по сравнению с традиционными системами на основе PCIe. Эта эффективность имеет решающее значение для крупномасштабных развертываний ИИ и HPC, где потребление энергии является серьезной проблемой [6].
Таким образом, ASIC NVLINK повышает производительность NVLink 5.0 за счет обеспечения с высокой пропускной способностью, подключениями с низкой задержкой, эффективным масштабированием систем с несколькими GPU и интеграцией расширенных протоколов, таких как Sharp для оптимизированной обработки данных. Эти функции делают NVLink краеугольным камнем высокопроизводительных вычислений и приложений для искусственного интеллекта.
Цитаты:
[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-ccelerating-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://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+pcie+5.0+compare+to+nvlink+interts+Of+nvidia+Gpu+Performance%3F