สวิตช์ NVLINK ASIC มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของ NVLINK 5.0 โดยการให้บริการการเชื่อมต่อระหว่างหน้าแบบแบนด์แบนด์วิธสูงสำหรับระบบหลาย GPU นี่คือวิธีที่มันมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพ:
แบนด์วิดธ์และความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น
- การเชื่อมต่อความเร็วสูง: NVLINK 5.0 เสนอแบนด์วิดท์แบบสองทิศทางที่ 1.8 TB/s ต่อ GPU โดยแต่ละ GPU รองรับการเชื่อมต่อ NVLINK มากถึง 18 NVLINK ที่ 100 GB/s ต่อลิงค์ [1] [2] สวิตช์ NVLink ASIC ขยายการเชื่อมต่อเหล่านี้ผ่าน GPU และโหนดหลายโหนดทำให้การสื่อสารที่ไร้รอยต่อภายในและระหว่างชั้นวาง การตั้งค่านี้รองรับ GPU ที่เชื่อมต่อได้สูงสุด 576 ครั้งสร้างผ้าคำนวณขนาดใหญ่ที่สามารถจัดการกับรุ่น AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1] [2]
- ความสามารถในการปรับขนาด: สวิตช์ NVLink ช่วยให้แพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์เช่น GB200 NVL72 เพื่อปรับขนาดการสื่อสาร GPU อย่างมีนัยสำคัญสนับสนุน GPU มากถึงเก้าเท่ามากกว่าระบบแปด GPU แบบดั้งเดิม ความสามารถในการปรับขนาดนี้มีความสำคัญสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองพารามิเตอร์หลายล้านล้านซึ่งการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่าง GPU เป็นสิ่งจำเป็น [1] [2]
เวลาแฝงต่ำและการถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
-การสื่อสารโดยตรง GPU-to-GPU: NVLINK บายพาสการจัดสรร CPU แบบดั้งเดิมและกลไกการกำหนดเวลาช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลโดยตรงระหว่าง GPU การออกแบบนี้ช่วยลดความหน่วงการถ่ายโอนข้อมูลและเพิ่มปริมาณงานโดยรวมของระบบ [4]
- การรวมโปรโตคอลที่คมชัด: สวิตช์ NVLINK แต่ละตัวมีเครื่องยนต์สำหรับการรวมลำดับชั้นที่ปรับขนาดได้ของ NVIDIA และโปรโตคอลการลดลง (คมชัด) การลดการลดลงของการลดการทำงานในเครือข่ายและการดำเนินงานแบบหลายผู้รับซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานรวมความเร็วสูงในแอปพลิเคชัน AI และ HPC [1] [2]
การรวมหน่วยความจำแบบครบวงจรและการเขียนโปรแกรมที่ง่ายขึ้น
- หน่วยความจำ Unified: NVLink ช่วยให้สามารถสร้างพูลหน่วยความจำแบบครบวงจรข้าม GPU ได้ทำให้พวกเขาสามารถแบ่งปันหน่วยความจำได้อย่างราบรื่น คุณลักษณะนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับรุ่นหรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการถ่ายโอนข้อมูลที่ชัดเจนระหว่างกลุ่มหน่วยความจำที่ไม่ต่อเนื่องลดความซับซ้อนและค่าใช้จ่าย [6]
- โมเดลการเขียนโปรแกรมที่ง่ายขึ้น: โดยให้การเชื่อมต่อโดยตรงและแบนด์วิดท์สูงระหว่าง GPUs, NVLink ทำให้โมเดลการเขียนโปรแกรมง่ายขึ้น นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง GPU [6]
ประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพต่อวัตต์
- ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้น: การถ่ายโอนข้อมูลที่ดีที่สุดของ NVLink และความล่าช้าที่ลดลงช่วยให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นต่อวัตต์เมื่อเทียบกับระบบ PCIE แบบดั้งเดิม ประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญสำหรับการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่และ HPC ซึ่งการใช้พลังงานเป็นเรื่องสำคัญ [6]
โดยสรุปสวิตช์ NVLINK ASIC ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ NVLINK 5.0 โดยการให้การเชื่อมต่อที่มีความถี่ต่ำ, การปรับขนาดระบบหลาย GPU อย่างมีประสิทธิภาพและการรวมโปรโตคอลขั้นสูงเช่น Sharp สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ดีที่สุด คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ NVLink เป็นรากฐานที่สำคัญของการคำนวณประสิทธิภาพสูงและแอพพลิเคชั่น AI
การอ้างอิง:
[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-use-cases-and-critical-bractices/
[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+nvidia+gpu+puperformance%3f