NVLINK 5.0에서 가장 큰 혜택을받는 주요 응용 프로그램은 무엇입니까?

고성능 컴퓨팅 (HPC)

HPC에서 NVLINK 5.0은 대규모 컴퓨팅 하중의 효율적인 처리를 가능하게하여 중요한 역할을합니다. GPU의 클러스터가 PCIE에 내재 된 한계없이 계산 능력을 향상시키기 위해 협력 해야하는 시뮬레이션, 날씨 모델링 및 과학 연구에 필수적입니다. NVLINK가 제공하는 빠른 전송 속도를 통해 연구원들은 통찰력과 결과를 도출하는 데 집중하여 복잡한 계산에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 이 효율성은 계산 중심이 많은 작업에서 더 빠른 시간으로 직접 해석되어 과학 프로젝트, 재무 모델링 및 운영 연구에 도움이됩니다.

인공 지능 및 딥 러닝

AI 및 딥 러닝 프레임 워크는 NVLINK의 데이터 전송 기능에서 상당한 이점을 얻습니다. AI 모델은 종종 훈련 및 추론 단계에서 GPU 간의 집중적 인 데이터 처리가 필요합니다. NVLINK는 PCIE만으로 성능을 방해 할 수있는 대역폭 제한 및 대기 시간 병목 현상을 완화시킵니다. NVLINK는 GPU에 걸쳐 일관된 메모리 공간을 제공함으로써 AI 알고리즘의 개발을 단순화하여 복잡한 신경망의 스케일링 및 구현을 쉽게 할 수있게합니다. 데이터 병목 현상을 감소 시키면보다 광범위한 실험과 빠른 반복주기가 가능하며, 이는 대규모 AI 모델을 효율적으로 훈련시키는 데 중요합니다.

데이터 분석 및 빅 데이터

NVLINK의 높은 대역폭 및 낮은 대기 시간 특성은 데이터 분석 및 빅 데이터 계산에 이상적입니다. 이 분야는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리해야하며 모든 지연은 의사 결정 및 통찰력에 영향을 줄 수 있습니다. NVLINK는 데이터 흐름을 최적화함으로써 처리 시간을 줄이고 실시간 분석 응용 프로그램을 관리하는 데 도움이됩니다. 빅 데이터 시나리오에서 NVLINK의 여러 GPU에서 광범위한 메모리 풀을 형성하는 기능은 더 큰 데이터 세트를 동시에 처리 할 수 ​​있음을 의미합니다. 이 병렬 처리 기능은 데이터 중심의 통찰력을 빠르게 활용하려는 조직에게 중요합니다.

Exascale 컴퓨팅 및 대규모 AI 모델

NVLINK 5.0은 서버 클러스터 내의 모든 GPU간에 신속하고 완벽한 통신을 제공함으로써 Exascale 컴퓨팅 및 진동 파라미터 AI 모델의 잠재력을 최대한 활용하도록 설계되었습니다. 이 확장 성은 대량의 데이터를 빠르게 공급하고 GPU간에 효율적으로 교환 해야하는 크고 복잡한 모델을 처리하는 데 필수적입니다. GB200 NVL72와 같은 서버 플랫폼은 NVLINK 5.0을 활용하여 오늘날 가장 복잡한 대형 모델에 대한 확장 성을 더 많이 제공하여 연구원들이 더 크고 더 정교한 응용 프로그램으로보다 복잡한 문제를 해결할 수있게합니다.

인용 :
[1] https://hardwarenation.com/resources/blog/nvidia-nvlink-5-0-accelerating-multi-gpu-communication/
[2] https://www.naddod.com/blog/nvidia-gb200-interconnect-architecture-analysy-nvlink-infiniband-nuture-trends
[3] https://www.atlantic.net/gpu-server-hosting/nvidia-nvlink-how-it-works-usecass-and-critical-best-practices/
[4] https://en.wikipedia.org/wiki/nvlink
[5] https://www.hpcwire.com/2024/03/25/nvlink-faster-nterconnects-nwitches-to-help-relieve-data-bottlenecks/
[6] https://www.fibermall.com/blog/nvlink-cables.htm
[7] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[8] https://www.naddod.com/blog/nvidia-ai-landscape-nvlink-infiniband--ternet-technologies