СледваСледващо ръководство
GPU срещу TPU за AI
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
NVLink и GPU връзки
NVLink и свързаните междусистемни връзки са високоскоростни връзки, които позволяват на много графични процесори да общуват помежду си директно и бързо.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
They are essential because training and serving the largest AI models requires hundreds or thousands of GPUs to act like one giant accelerator.
Дълбоко гмуркане
Един GPU не може да поддържа най-големите модели, така че те са разделени на много чипове, които трябва постоянно да обменят данни, като тегла, градиенти и активации. Стандартната PCIe шина е твърде бавна за това, така че NVIDIA създаде NVLink, директна GPU-към-GPU връзка, предлагаща много по-висока честотна лента и по-ниска латентност. NVSwitch чиповете разширяват това в тъкан, така че всеки GPU в сървър да може да достигне до всеки друг с пълна скорост, превръщайки осем GPU в една голяма памет и изчислителен пул. В мащаб на стелаж, системи като NVL72 на NVIDIA свързват десетки графични процесори през обединен NVLink домейн. Освен един шкаф, мрежови технологии като InfiniBand и Ethernet (често с RDMA) свързват хиляди възли в клъстер. Качеството на тези връзки пряко ограничава колко големи и колко бързи могат да се обучават моделите.
Внедряване в реалния свят
Свързване на осем GPU в един сървър (като NVIDIA DGX системи) чрез NVSwitch, така че да споделят памет и да обучават един голям модел заедно.
Извършване на градиентна синхронизация с цялостно намаляване между GPU по време на разпределено обучение, ускорено от честотната лента на NVLink.
Свързване на десетки графични процесори в стелажна NVL72 система в един обединен NVLink домейн за модели с трилиони параметри.
Свързване на хиляди GPU сървъри в клъстер с помощта на InfiniBand или RDMA-over-Ethernet за широкомащабно обучение на основен модел.
Бъдещето на NVLink и GPU Interconnects
Тъй като моделите надминават отделните сървъри, свързването се превръща в системата. NVLink продължава да набира честотна лента с всяко поколение, а NVLink домейните в стелаж (като NVL72) разширяват броя на GPU, които се държат като едно. Очаквайте по-големи унифицирани домейни, по-тясно свързване на компютри и мрежи, оптични връзки за намаляване на мощността на разстояние и усилия на индустрията към отворени стандарти за взаимно свързване (като UALink), за да се конкурират със собствени тъкани. Мащабирането на AI все повече зависи от преместването на данни между чиповете, както и от самите чипове.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Разходи и бюджет. Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
- По-ясни решения. Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
- Контрол на качеството. По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Внимавайте за
- Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
- Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
- Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Следващи стъпки
- Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
- Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
- Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
- Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the NVLink and GPU Interconnects quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
What is NVLink and GPU Interconnects?
NVLink и свързаните междусистемни връзки са високоскоростни връзки, които позволяват на много графични процесори да общуват помежду си директно и бързо. Те са от съществено значение, защото обучението и обслужването на най-големите AI модели изисква стотици или хиляди графични процесори, за да действат като един гигантски ускорител.
Защо са необходими високоскоростни връзки като NVLink за големи AI модели?
Големите модели надвишават капацитета на един GPU, така че са разпределени в много чипове, които непрекъснато споделят тегла, градиенти и активации, изискващи бързи връзки.
Какво предимство предлага NVLink пред стандартната PCIe шина за GPU към GPU комуникация?
NVLink е директна GPU-към-GPU връзка с много по-голяма честотна лента и по-ниска латентност от PCIe, което позволява бърз обмен на данни между чипове.
Каква е ролята на NVSwitch в мулти-GPU сървър?
NVSwitch разширява NVLink в неблокираща тъкан, позволявайки на всички GPU в даден възел да комуникират помежду си на пълна скорост.
Коя колективна операция, често срещана в разпределеното обучение, се възползва значително от бързите връзки?
Цялостно намаляване на суми и споделяне на градиенти във всички графични процесори на всяка стъпка на обучение, така че скоростта му зависи силно от честотната лента на свързване.
Отвъд един сървър, какви технологии обикновено свързват хиляди GPU възли в един клъстер?
В клъстерен мащаб мрежи като InfiniBand или Ethernet с RDMA свързват много възли заедно, допълвайки NVLink във всеки сървър.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема