Viunganishi vya NVLink na GPU
NVLink na viunganishi vinavyohusiana ni viungo vya kasi ya juu ambavyo huruhusu GPU nyingi kuzungumza moja kwa moja na kwa haraka.
Muhtasari
They are essential because training and serving the largest AI models requires hundreds or thousands of GPUs to act like one giant accelerator.
Dive ya kina
GPU moja haiwezi kuhimili miundo mikubwa zaidi, kwa hivyo imegawanyika kwenye chip nyingi ambazo lazima zibadilishane data kila mara, kama vile uzani, gradient na kuwezesha. Basi la kawaida la PCIe ni polepole sana kwa hili, kwa hivyo NVIDIA iliunda NVLink, kiungo cha moja kwa moja cha GPU-to-GPU kinachotoa kipimo data cha juu zaidi na utulivu wa chini. Chipu za NVSwitch hupanua hii hadi kitambaa ili kila GPU kwenye seva iweze kufikia kila nyingine kwa kasi kamili, na kugeuza GPU nane kuwa kumbukumbu moja kubwa na kukokotoa bwawa. Katika kiwango cha rack, mifumo kama NVL72 ya NVIDIA inaunganisha GPU nyingi kwenye kikoa kilichounganishwa cha NVLink. Zaidi ya rack moja, teknolojia za mitandao kama InfiniBand na Ethernet (mara nyingi kwa RDMA) hufunga maelfu ya nodi kwenye nguzo. Ubora wa viunganishi hivi huweka kikomo moja kwa moja ukubwa na kasi ya miundo inaweza kutoa mafunzo.
Ufahamu wa Kiufundi
NVLink hutoa vichochoro vilivyojitolea vya kumweka-kwa-uhakika kati ya GPU zilizo na kipimo data mara nyingi ile ya PCIe na muda wa chini wa kusubiri, ikiruhusu GPU kusoma kumbukumbu za kila mmoja karibu kana kwamba ni za kawaida. NVSwitch hufanya kama upau wa kasi wa juu kwa hivyo GPU zote kwenye nodi huwasiliana bila kuzuia kwa kipimo data kamili. Shughuli za pamoja kama vile kupunguza zote, ambazo hujumlisha viwango vya juu vya GPU wakati wa mafunzo, huendeshwa kwa kasi zaidi juu ya kitambaa hiki, ndiyo maana kipimo data cha muunganisho huathiri sana jinsi mizani ya mafunzo inavyofaa kwa chipsi nyingi.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Viunganishi vya NVLink na GPU
Miundo inapokua zaidi ya seva moja, muunganisho unakuwa mfumo. NVLink inaendelea kupata kipimo data kila kizazi, na vikoa vya NVLink vya kiwango cha juu (kama NVL72) vinapanua idadi ya GPU zinazofanya kazi kama moja. Tarajia vikoa vikubwa vilivyounganishwa, muunganisho mkali zaidi wa komputa na mtandao, viungo vya macho ili kupunguza nguvu kwa umbali, na juhudi za tasnia kuelekea viwango vya muunganisho wazi (kama vile UALink) ili kushindana na vitambaa vya wamiliki. Kuongeza AI inazidi kutegemea kusonga data kati ya chipsi kama vile kwenye chips zenyewe.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kuunganisha GPU nane ndani ya seva moja (kama vile mifumo ya NVIDIA DGX) kupitia NVSwitch ili zishiriki kumbukumbu na kufunza muundo mmoja mkubwa pamoja.
Kufanya usawazishaji wa kupunguza kila sehemu ya upinde rangi kwenye GPU wakati wa mafunzo yaliyosambazwa, kwa kasi na kipimo data cha NVLink.
Kuunganisha dazeni za GPU katika mfumo wa kiwango cha NVL72 kwenye kikoa kimoja kilichounganishwa cha NVLink kwa miundo ya vigezo trilioni.
Kuunganisha maelfu ya seva za GPU kwenye kundi kwa kutumia InfiniBand au RDMA-over-Ethernet kwa mafunzo ya muundo wa msingi wa kiwango kikubwa.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
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
Mwongozo unaofuata
GPU dhidi ya TPU kwa AI
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is NVLink and GPU Interconnects?
NVLink na viunganishi vinavyohusiana ni viungo vya kasi ya juu ambavyo huruhusu GPU nyingi kuzungumza moja kwa moja na kwa haraka. Ni muhimu kwa sababu mafunzo na kutumikia miundo mikubwa zaidi ya AI inahitaji mamia au maelfu ya GPU ili kutenda kama kiongeza kasi kikubwa.
Kwa nini viunganisho vya kasi ya juu kama NVLink vinahitajika kwa aina kubwa za AI?
Miundo mikubwa inazidi uwezo wa GPU moja, kwa hivyo imeenea kwenye chip nyingi ambazo hushiriki uzani kila mara, gradient na kuwezesha, inayohitaji viungo vya haraka.
Je, NVLink inatoa faida gani juu ya basi la kawaida la PCIe kwa mawasiliano ya GPU-to-GPU?
NVLink ni kiungo cha moja kwa moja cha GPU-to-GPU kilicho na kipimo data kikubwa zaidi na muda wa chini wa kusubiri kuliko PCIe, kuwezesha ubadilishanaji wa data wa haraka kati ya chipsi.
Ni nini jukumu la NVSwitch katika seva ya GPU nyingi?
NVSwitch inapanua NVLink kwenye kitambaa kisichozuia, ikiruhusu GPU zote kwenye nodi kuwasiliana kwa kasi kamili.
Ni operesheni gani ya pamoja, ya kawaida katika mafunzo yanayosambazwa, inafaidika sana kutokana na miunganisho ya haraka?
Punguza hesabu zote na ushiriki gradient kwenye GPU zote kila hatua ya mafunzo, kwa hivyo kasi yake inategemea sana kipimo data cha muunganisho.
Zaidi ya seva moja, ni teknolojia gani kwa kawaida huunganisha maelfu ya nodi za GPU kwenye nguzo moja?
Katika kiwango cha nguzo, mitandao kama vile InfiniBand au Ethernet iliyo na RDMA huunganisha nodi nyingi pamoja, inayosaidia NVLink ndani ya kila seva.