Połączenia NVLink i GPU
NVLink i powiązane z nim połączenia to szybkie łącza, które pozwalają wielu procesorom graficznym bezpośrednio i szybko komunikować się ze sobą.
Przegląd
They are essential because training and serving the largest AI models requires hundreds or thousands of GPUs to act like one giant accelerator.
Głębokie nurkowanie
Pojedynczy procesor graficzny nie jest w stanie obsłużyć największych modeli, dlatego są one podzielone na wiele układów, które muszą stale wymieniać dane, takie jak wagi, nachylenia i aktywacje. Standardowa magistrala PCIe jest do tego zbyt wolna, dlatego NVIDIA stworzyła NVLink, bezpośrednie łącze GPU-GPU oferujące znacznie większą przepustowość i mniejsze opóźnienia. Chipy NVSwitch rozszerzają to na strukturę, dzięki czemu każdy procesor graficzny w serwerze może łączyć się ze sobą z pełną prędkością, zamieniając osiem procesorów graficznych w jedną dużą pulę pamięci i mocy obliczeniowej. W skali szafy systemy takie jak NVL72 firmy NVIDIA łączą dziesiątki procesorów graficznych w ramach zunifikowanej domeny NVLink. Poza pojedynczą szafą technologie sieciowe, takie jak InfiniBand i Ethernet (często z RDMA), łączą tysiące węzłów w klaster. Jakość tych interkonektów bezpośrednio ogranicza wielkość i szybkość trenowania modeli.
Wgląd techniczny
NVLink zapewnia dedykowane ścieżki typu punkt-punkt pomiędzy procesorami graficznymi o przepustowości wielokrotnie większej niż PCIe i niższych opóźnieniach, umożliwiając procesorom graficznym wzajemne odczytywanie pamięci niemal tak, jakby była lokalna. NVSwitch działa jak szybka poprzeczka, dzięki czemu wszystkie procesory graficzne w węźle komunikują się bez blokowania przy pełnej przepustowości. Zbiorowe operacje, takie jak all-reduce, które sumują gradienty między procesorami graficznymi podczas treningu, działają znacznie szybciej w tej strukturze, dlatego też przepustowość połączeń silnie wpływa na skuteczność skalowania treningu do wielu układów.
Wpływ strategiczny
Koszt i budżet
Decyzje dotyczące architektury wpływają na wydajność i koszty operacyjne przez lata.
Jaśniejsze decyzje
Edukacja techniczna pomaga zespołom wybrać odpowiedni stos, a nie tylko najnowszy.
Kontrola jakości
Lepsze wybory inżynieryjne zmniejszają liczbę incydentów związanych z niezawodnością w produkcji.
Przyszłość połączeń NVLink i GPU
W miarę jak modele wyrastają z pojedynczych serwerów, połączenie międzysieciowe staje się systemem. NVLink zwiększa przepustowość z każdą generacją, a domeny NVLink przeznaczone do montażu w szafie serwerowej (takie jak NVL72) zwiększają liczbę procesorów graficznych zachowujących się jak jeden. Spodziewaj się większych, zunifikowanych domen, ściślejszego powiązania mocy obliczeniowej i sieci, łączy optycznych redukujących moc na odległość oraz wysiłków branży na rzecz otwartych standardów połączeń wzajemnych (takich jak UALink), które mogłyby konkurować z zastrzeżonymi sieciami szkieletowymi. Skalowanie sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu zależy od przenoszenia danych między chipami, a nie od samych chipów.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Połączenie ośmiu procesorów graficznych w jednym serwerze (takim jak systemy NVIDIA DGX) za pośrednictwem NVSwitch, aby współdzielić pamięć i wspólnie trenować jeden duży model.
Wykonywanie synchronizacji gradientów typu all-redukcja pomiędzy procesorami graficznymi podczas rozproszonego szkolenia, przyspieszanej przez przepustowość NVLink.
Łączenie kilkudziesięciu procesorów graficznych w systemie NVL72 przeznaczonym do montażu w szafie w jedną ujednoliconą domenę NVLink dla modeli o bilionach parametrów.
Łączenie tysięcy serwerów GPU w klaster za pomocą InfiniBand lub RDMA-over-Ethernet w celu szkolenia podstawowych modeli na dużą skalę.
Zagrożenia i poręcze
Optymalizacja jednego testu porównawczego może ukryć szersze słabości systemu.
Koszty infrastruktury i utrzymania są często niedoszacowane.
W miarę jak systemy stają się coraz bardziej złożone, luki w bezpieczeństwie i obserwowalności mogą się zwiększać.
Plan wdrożenia
Przed wdrożeniem zdefiniuj docelowe opóźnienia, jakość i koszty.
Test porównawczy w realistycznych warunkach obciążenia i danych.
Monitorowanie przyrządu pod kątem błędów, dryftu i wpływu użytkownika.
Przed skalowaniem przygotuj ścieżki wycofywania zmian i reakcji na incydenty.
Odkrywaj dalej
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the NVLink and GPU Interconnects quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Następny poradnik
GPU vs TPU dla AI
Często zadawane pytania
What is NVLink and GPU Interconnects?
NVLink i powiązane z nim połączenia to szybkie łącza, które pozwalają wielu procesorom graficznym bezpośrednio i szybko komunikować się ze sobą. Są niezbędne, ponieważ szkolenie i obsługa największych modeli AI wymaga setek lub tysięcy procesorów graficznych, które działają jak jeden gigantyczny akcelerator.
Dlaczego w przypadku dużych modeli sztucznej inteligencji potrzebne są szybkie łącza, takie jak NVLink?
Duże modele przekraczają pojemność pojedynczego procesora graficznego, dlatego są rozproszone na wielu chipach, które stale dzielą się wagą, gradientami i aktywacjami, co wymaga szybkich łączy.
Jaką przewagę oferuje NVLink w porównaniu ze standardową magistralą PCIe do komunikacji GPU-GPU?
NVLink to bezpośrednie łącze GPU-GPU o znacznie większej przepustowości i niższych opóźnieniach niż PCIe, umożliwiające szybką wymianę danych pomiędzy chipami.
Jaka jest rola przełącznika NVSwitch w serwerze z wieloma procesorami graficznymi?
NVSwitch rozszerza NVLink do nieblokującej struktury, umożliwiając wszystkim procesorom graficznym w węźle komunikację między sobą z pełną prędkością.
Która zbiorowa operacja, powszechna w szkoleniu rozproszonym, czerpie duże korzyści z szybkich połączeń wzajemnych?
Funkcja All-Reduce sumuje i udostępnia gradienty na wszystkich procesorach graficznych na każdym etapie szkolenia, więc jego prędkość zależy w dużym stopniu od przepustowości połączeń wzajemnych.
Jakie technologie zazwyczaj łączą tysiące węzłów GPU w jeden klaster, poza pojedynczym serwerem?
W skali klastra sieci takie jak InfiniBand lub Ethernet z RDMA łączą wiele węzłów razem, uzupełniając NVLink w obrębie każdego serwera.