ДаліНаступний посібник
GPU проти TPU для ШІ
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
З'єднання NVLink і GPU
NVLink і пов’язані між собою з’єднання — це високошвидкісні з’єднання, які дозволяють багатьом графічним процесорам спілкуватися один з одним напряму та швидко.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Огляд
They are essential because training and serving the largest AI models requires hundreds or thousands of GPUs to act like one giant accelerator.
Глибоке занурення
Один GPU не може підтримувати найбільші моделі, тому вони розділені на багато чіпів, які повинні постійно обмінюватися даними, такими як ваги, градієнти та активації. Стандартна шина PCIe занадто повільна для цього, тому NVIDIA створила NVLink, пряме з’єднання GPU-GPU, яке пропонує набагато вищу пропускну здатність і меншу затримку. Мікросхеми NVSwitch розширюють це в структуру, щоб кожен GPU на сервері міг досягати будь-якого іншого на повній швидкості, перетворюючи вісім GPU в один великий пул пам’яті та обчислень. У стелажному масштабі такі системи, як NVL72 від NVIDIA, об’єднують десятки графічних процесорів через єдиний домен NVLink. Крім однієї стійки, мережеві технології, такі як InfiniBand і Ethernet (часто з RDMA), об’єднують тисячі вузлів у кластер. Якість цих з’єднань прямо обмежує, наскільки великі та швидкі моделі можуть навчатися.
Реалізація в реальному світі
Підключення восьми графічних процесорів до одного сервера (наприклад, систем NVIDIA DGX) через NVSwitch, щоб вони спільно використовували пам’ять і навчали одну велику модель разом.
Виконання повної градієнтної синхронізації між графічними процесорами під час розподіленого навчання, прискорене пропускною спроможністю NVLink.
Поєднання десятків графічних процесорів у стелажній системі NVL72 в єдиний домен NVLink для моделей із трильйонами параметрів.
Об’єднання тисяч GPU-серверів у кластер за допомогою InfiniBand або RDMA-over-Ethernet для масштабного навчання базової моделі.
Майбутнє з'єднань NVLink і GPU
Оскільки моделі переростають окремі сервери, міжсистемне з’єднання стає системою. NVLink продовжує набирати пропускну здатність з кожним поколінням, а домени NVLink масштабування (наприклад, NVL72) розширюють кількість графічних процесорів, які працюють як одне ціле. Очікуйте більших уніфікованих доменів, тіснішого зв’язку обчислень і мереж, оптичних каналів для зменшення потужності на відстані та зусиль галузі щодо відкритих стандартів з’єднання (таких як UALink), щоб конкурувати з фірмовими структурами. Масштабування штучного інтелекту все більше залежить від переміщення даних між чіпами так само, як і від самих чіпів.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Вартість і бюджет. Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років.
- Чіткіші рішення. Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший.
- Контроль якості. Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві.
Зверніть увагу на
- Оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи.
- Витрати на інфраструктуру та обслуговування часто недооцінюються.
- Прогалини в безпеці та спостережуваності можуть зростати в міру ускладнення систем.
Наступні кроки
- Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням.
- Тест за реалістичних умов навантаження та даних.
- Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача.
- Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти.
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the NVLink and GPU Interconnects quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
What is NVLink and GPU Interconnects?
NVLink і пов’язані між собою з’єднання — це високошвидкісні з’єднання, які дозволяють багатьом графічним процесорам спілкуватися один з одним напряму та швидко. Вони важливі, оскільки для навчання та обслуговування найбільших моделей ШІ потрібні сотні чи тисячі графічних процесорів, щоб діяти як один гігантський прискорювач.
Навіщо потрібні високошвидкісні з’єднання, такі як NVLink, для великих моделей ШІ?
Великі моделі перевищують потужність одного графічного процесора, тому вони розкидані по багатьох чіпах, які постійно спільно використовують ваги, градієнти та активації, що вимагає швидких з’єднань.
Які переваги пропонує NVLink перед стандартною шиною PCIe для зв’язку GPU-GPU?
NVLink — це пряме з’єднання GPU-GPU із значно більшою пропускною здатністю та меншою затримкою, ніж PCIe, що забезпечує швидкий обмін даними між чіпами.
Яка роль NVSwitch у сервері з кількома GPU?
NVSwitch розширює NVLink до неблокуючої структури, дозволяючи всім графічним процесорам у вузлі спілкуватися один з одним на повній швидкості.
Яка колективна операція, поширена в розподіленому навчанні, отримує суттєву користь від швидких з’єднань?
На кожному етапі навчання сумарно зменшує та розподіляє градієнти для всіх графічних процесорів, тому його швидкість значною мірою залежить від пропускної здатності з’єднання.
Окрім одного сервера, які технології зазвичай об’єднують тисячі вузлів GPU в один кластер?
У кластерному масштабі такі мережі, як InfiniBand або Ethernet з RDMA, об’єднують багато вузлів разом, доповнюючи NVLink на кожному сервері.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми