Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
GPU và TPU cho AI
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Kết nối NVLink và GPU
NVLink và các kết nối liên kết là các liên kết tốc độ cao cho phép nhiều GPU giao tiếp với nhau một cách trực tiếp và nhanh chóng.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
They are essential because training and serving the largest AI models requires hundreds or thousands of GPUs to act like one giant accelerator.
Lặn sâu
Một GPU duy nhất không thể chứa các mô hình lớn nhất, vì vậy chúng được chia thành nhiều chip phải liên tục trao đổi dữ liệu, chẳng hạn như trọng lượng, độ dốc và kích hoạt. Bus PCIe tiêu chuẩn quá chậm để thực hiện việc này, vì vậy NVIDIA đã tạo ra NVLink, một liên kết trực tiếp giữa GPU với GPU cung cấp băng thông cao hơn nhiều và độ trễ thấp hơn. Các chip NVSwitch mở rộng điều này thành một kết cấu để mọi GPU trong máy chủ có thể kết nối với nhau ở tốc độ tối đa, biến tám GPU thành một bộ nhớ lớn và nhóm tính toán. Ở quy mô giá đỡ, các hệ thống như NVL72 của NVIDIA kết nối hàng chục GPU qua một miền NVLink thống nhất. Ngoài một giá đỡ duy nhất, các công nghệ mạng như InfiniBand và Ethernet (thường có RDMA) liên kết hàng nghìn nút vào một cụm. Chất lượng của các kết nối này trực tiếp hạn chế mức độ lớn và tốc độ đào tạo của các mô hình.
Triển khai trong thế giới thực
Kết nối tám GPU bên trong một máy chủ (như hệ thống NVIDIA DGX) thông qua NVSwitch để chúng chia sẻ bộ nhớ và đào tạo một mô hình lớn cùng nhau.
Thực hiện đồng bộ hóa độ dốc giảm hoàn toàn trên các GPU trong quá trình đào tạo phân tán, được tăng tốc bằng băng thông NVLink.
Liên kết hàng chục GPU trong hệ thống NVL72 quy mô lớn thành một miền NVLink thống nhất cho các mô hình nghìn tỷ thông số.
Liên kết hàng nghìn máy chủ GPU vào một cụm bằng InfiniBand hoặc RDMA-over-Ethernet để đào tạo mô hình nền tảng quy mô lớn.
Tương lai của kết nối NVLink và GPU
Khi các mô hình phát triển vượt trội so với các máy chủ đơn lẻ, kết nối sẽ trở thành hệ thống. NVLink tiếp tục tăng băng thông qua mỗi thế hệ và các miền NVLink quy mô lớn (như NVL72) đang mở rộng số lượng GPU hoạt động như một. Mong đợi các miền thống nhất lớn hơn, sự kết nối chặt chẽ hơn giữa tính toán và kết nối mạng, các liên kết quang học để giảm công suất theo khoảng cách và các nỗ lực của ngành hướng tới các tiêu chuẩn kết nối mở (chẳng hạn như UALink) để cạnh tranh với các loại vải độc quyền. Việc mở rộng quy mô AI ngày càng phụ thuộc vào việc di chuyển dữ liệu giữa các chip cũng như trên chính các chip đó.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chi phí và ngân sách. Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
- Quyết định rõ ràng hơn. Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
- Kiểm soát chất lượng. Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
coi chừng
- Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
- Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
- Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Các bước tiếp theo
- Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
- Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
- Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
- Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the NVLink and GPU Interconnects quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is NVLink and GPU Interconnects?
NVLink và các kết nối liên kết là các liên kết tốc độ cao cho phép nhiều GPU giao tiếp với nhau một cách trực tiếp và nhanh chóng. Chúng rất cần thiết vì việc đào tạo và phục vụ các mô hình AI lớn nhất đòi hỏi hàng trăm hoặc hàng nghìn GPU để hoạt động giống như một máy gia tốc khổng lồ.
Tại sao các mô hình AI lớn lại cần kết nối tốc độ cao như NVLink?
Các mô hình lớn vượt quá dung lượng của một GPU nên chúng được trải rộng trên nhiều chip liên tục chia sẻ trọng lượng, độ dốc và kích hoạt, yêu cầu liên kết nhanh.
NVLink mang lại lợi thế gì so với bus PCIe tiêu chuẩn để liên lạc giữa GPU với GPU?
NVLink là liên kết trực tiếp giữa GPU với GPU với băng thông lớn hơn và độ trễ thấp hơn nhiều so với PCIe, cho phép trao đổi dữ liệu nhanh chóng giữa các chip.
Vai trò của NVSwitch trong máy chủ đa GPU là gì?
NVSwitch mở rộng NVLink thành một kết cấu không chặn, cho phép tất cả GPU trong một nút giao tiếp với nhau ở tốc độ tối đa.
Hoạt động tập thể nào, phổ biến trong đào tạo phân tán, được hưởng lợi nhiều từ sự kết nối nhanh chóng?
Giảm tổng và chia sẻ độ dốc trên tất cả các GPU trong mỗi bước huấn luyện, do đó tốc độ của nó phụ thuộc rất nhiều vào băng thông kết nối.
Ngoài một máy chủ, công nghệ nào thường kết nối hàng nghìn nút GPU vào một cụm?
Ở quy mô cụm, kết nối mạng như InfiniBand hoặc Ethernet với RDMA liên kết nhiều nút lại với nhau, bổ sung cho NVLink trong mỗi máy chủ.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này