الدليل النهائي لـ Nvidia NVLink: تعظيم أداء وحدة معالجة الرسومات

جايسون ريفز

جايسون ريفز

تعد الحوسبة عالية الأداء مجالًا ديناميكيًا، حيث تمثل Nvidia NVLink واحدة من أهم اختراقات سرعة وقابلية التوسع في وحدة معالجة الرسومات. هنا، سنشرح بالضبط ما هو Nvidia NVLink، بما في ذلك كل شيء بدءًا من بنيته وحتى المزايا وحالات الاستخدام. سواء كنت مهتمًا بالألعاب أو مهندسًا في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن معرفة هذه التقنية قد تؤدي إلى تعزيز قوة نظامك بشكل كبير. في هذه المقالة، سأغطي بعض الجوانب الفنية وراء ذلك، وأقارنها بالوصلات البينية التقليدية، وأقدم نصائح حول كيفية الاستفادة بشكل أفضل من إمكاناتها. من خلال القراءة حتى نهاية دليلي، أعدك أنك لن تكتسب رؤى حول تحسين سير العمل الذي تقوده وحدات معالجة الرسومات فحسب، بل ستحقق أيضًا كفاءة حسابية لا مثيل لها من خلال NVSwitches إلى جانب الروابط الأخرى التي توفرها NVLink!

جدول المحتويات

ما هو Nvidia NVLink وكيف يعمل على تحسين اتصال GPU؟

تم تصميم Nvidia NVLink بحيث تتمكن وحدات معالجة الرسومات من التواصل بسهولة. وهذا يعني أنه يمكن أن يساعدهم على التحدث إلى وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، أو عناصر الحوسبة الأخرى عالية الأداء، أو مع بعضهم البعض. غالبًا ما تكون اتصالات PCIe التقليدية أبطأ من NVLink، الذي يتمتع بنطاق ترددي أكبر بكثير وزمن وصول أقل بكثير، مما يسمح للعديد من وحدات معالجة الرسومات بالعمل كفريق واحد كبير. كل هذا يؤدي إلى معالجة متزامنة مع معدلات نقل أفضل للبيانات، وهو أمر مفيد للغاية عند العمل على التعلم العميق، أو تحليلات البيانات المعقدة، أو المحاكاة العلمية، من بين التطبيقات الأخرى كثيفة البيانات. بمساعدة NVLink، تصبح الأنظمة أكثر قابلية للتطوير وأكثر قوة، وبالتالي تمكنها من التعامل مع أعباء العمل الثقيلة وتقليل وقت الحساب بشكل كبير.

في عصر الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC) والتطبيقات كثيفة البيانات، يُحدث NVIDIA NVLink ثورةً في الترابطات عالية السرعة لوحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات المعالجة المركزية (CPU). وبصفته بروتوكول اتصال عالي النطاق الترددي ومنخفض الكمون، يُمكّن NVLink من نقل البيانات بسلاسة بين المعالجات، مما يُتيح أداءً غير مسبوق لتدريب الذكاء الاصطناعي، والمحاكاة العلمية، وأحمال العمل المؤسسية. يستكشف هذا الدليل الشامل ماهية NVLink، وكيفية عمله، وفوائده، وتطبيقاته، مُزودًا متخصصي تكنولوجيا المعلومات ومهندسي مراكز البيانات برؤى ثاقبة لتحسين بنيتهم ​​التحتية. سواء كنت تُنشئ حاسوبًا فائقًا للذكاء الاصطناعي أو تُوسّع مركز بيانات، فإن فهم NVLink هو مفتاح تحقيق أداء من المستوى التالي.

فيما يتعلق بعرض النطاق الترددي وزمن الوصول وقابلية التوسع، هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين NVLink وPCIe، حيث يستخدم الأول جيلًا جديدًا من شرائح NVSwitch. يوفر كل رابط من NVLink عرض نطاق ترددي يبلغ 300 جيجابايت/ثانية، وهو أعلى بكثير من الحد الأقصى البالغ 64 جيجابايت/ثانية الذي يوفره PCIe 4.0. تسمح هذه القفزة الهائلة في عرض النطاق الترددي بنقل البيانات بشكل أسرع بين وحدات معالجة الرسومات، وبالتالي تقليل وقت المعالجة لأحمال العمل كثيفة البيانات. علاوة على ذلك، بالمقارنة مع PCIe، يتمتع NVLink بزمن وصول أقل، مما يقلل من فترة انتظار الاتصال بين الأجزاء المتصلة. فيما يتعلق بقابلية التوسع، فاز NVLink مرة أخرى لأن تصميمه يسمح لبطاقات الرسومات المتعددة (GPUs) بالعمل كنظام واحد مع اتصال سلس فيما بينها. يعد هذا مفيدًا جدًا في تطبيقات الحوسبة واسعة النطاق حيث تكون الكفاءة والسرعة أكثر أهمية. ومع ذلك، نظرًا لكونه معيار التوصيل البيني الأكثر استخدامًا، فإن أداء PCI Express أقل من التوصيل البيني عالي السرعة الخاص بـ NVidia، مما يجعله أكثر ملاءمة لبيئات HPC بشكل عام.

على مر السنين، طورت NVLink اتصالات بينية أسرع وحسابات أكثر فعالية. عندما تم طرحه في عام 2016، يتميز NVLink 1.0 بعرض نطاق ترددي يبلغ 80 جيجابايت/ثانية مما جعله على الفور المعيار الجديد لاتصالات وحدة معالجة الرسومات. تم إطلاق NVLink 2.0 مع Volta في عام 2017 وضاعف عرض النطاق الترددي للتكرار السابق إلى 150 جيجابايت/ثانية مع إضافة دعم تماسك ذاكرة التخزين المؤقت، مما يساعد على تحقيق كفاءة أفضل في استخدام الذاكرة. بالتزامن مع إصدار Ampere في عام 2020، رفع NVLink 3.0 هذا الرقم مرة أخرى عن طريق زيادة الحد الأقصى لمعدل النقل النظري إلى حوالي ستة أضعاف - الآن مع ذروة معدل نقل محتمل يبلغ حوالي +400% مقارنة بسابقه (NV Link4). أخيرًا، وصل هذا الإصدار الأحدث إلى بنية Nvidia's Hopper خلال أواخر العام (الأعوام)، ويتميز بأكثر من تسعمائة + جيجابايت في الثانية لكل رابط إلى جانب كونه فعالاً في استخدام الطاقة بسبب مجموعة ميزات تصحيح الأخطاء التي تمت ترقيتها، والتي تتضمن أيضًا آليات محسنة لتوفير الطاقة، وقد بنيت هذه التغييرات باستمرار على بعضها البعض بحيث يمتد كل جيل جديد إلى ما هو أبعد مما يمكن القيام به قبل السماح بتطبيقات أكثر تعقيدًا كثيفة البيانات مع تحسين الأداء المطلوب بشكل كبير في مهام الحوسبة المتقدمة بشكل كبير.

كيف يمكنك استخدام NVLink على الخادم الخاص بك للحصول على الأداء الأمثل لوحدة معالجة الرسومات؟
مصدر الصورة:https://img-blog.csdnimg.cn/

للحصول على أفضل أداء لوحدة معالجة الرسومات على الخادم الخاص بك، قم بما يلي لإنشاء NVLink:

  1. التحقق من التوافق: تأكد من أن الخادم ووحدات معالجة الرسومات لديك تدعم NVLink. راجع المواصفات الفنية وقوائم التوافق المقدمة من Nvidia لتكوين الخادم الخاص بك أو طراز بطاقة الرسوميات.
  2. تثبيت جسور NVLink: يحتاج كل زوج من بطاقات الرسومات المتوافقة إلى جسر NVLink بينهما؛ لذلك، يجب تثبيتها بإحكام على الموصلات الخاصة بها مع ضمان الاتصال الجيد بحيث يكون هناك أقصى عرض نطاق للاتصال.
  3. تكوين إعدادات BIOS: أثناء التشغيل، قم بالوصول إلى إعدادات UEFI/BIOS للخادم، ثم قم بتمكين أي ميزة مرتبطة بـ NV Link إذا كانت متوفرة مثل فك تشفير 4G أعلاه والذي قد تكون مطلوبة بواسطة اللوحة الأم المستخدمة في خوادمك.
  4. تثبيت برامج تشغيل NVIDIA: قم بزيارة الموقع الرسمي، حيث يمكنك تنزيل أحدث برامج التشغيل لأنظمة التشغيل المناسبة ثم تثبيتها بشكل صحيح. لا ينبغي تجاهل هذا الأمر لأن برامج التشغيل الصحيحة ضرورية لتمكين وظيفة NVlink.
  5. التحقق من حالة Nvlink: بعد التثبيت، ينبغي للمرء أن ينظر إلى Nvidia-smi أو أدوات الإدارة المماثلة للتأكد مما إذا كان كل شيء قد تم إعداده بشكل صحيح. على سبيل المثال، في الأنظمة المستندة إلى Linux، يمكن للمرء ببساطة تشغيل الأمر Nvidia-semi link -s لمعرفة سرعات الروابط وطوبولوجياها.
  6. تحسين إعدادات البرنامج: قم بإعداد البرنامج الحاسوبي للاستخدام مع nvlinks. في كثير من الأحيان، يستلزم هذا تحسين الإعدادات التي تسمح بالاستخدام الكامل لأحمال العمل المتعددة لوحدات معالجة الرسومات عبر الاتصالات عالية النطاق الترددي التي توفرها هذه الأجهزة.

من خلال القيام بذلك، ستكون قد قمت بتكوين الروابط داخل الخادم الخاص بك بنجاح. وهذا يجعل من الممكن لوحدات معالجة الرسومات إجراء عمليات حسابية ثقيلة بسرعة بسبب زيادة معدلات نقل البيانات عبرها.

عند استخدام وحدات معالجة رسومات متعددة من خلال جسور NVLink، تتمثل الفائدة الأكبر في سرعات نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات بشكل أسرع بكثير مقارنة بممرات PCIe القياسية. يتيح NVLink الاتصال المباشر بين وحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات بزمن وصول أقل، وهو أمر ضروري لأنظمة التعلم العميق عالية الأداء وعمليات المحاكاة المعقدة.

  1. تحقق من توافق وحدات معالجة الرسومات الخاصة بك: تأكد من أن بطاقات الرسومات الخاصة بك تدعم NVLink. يجب أن تكون هذه المعلومات متاحة من المواصفات الفنية لـ Nvidia أو موقع الشركة المصنعة على الويب.
  2. قم بتثبيت جسر NVLink: ستحتاج إلى جسر واحد لكل زوج من بطاقات الرسومات المتوافقة. قم بتوصيل جسر NVLink بشكل آمن بالموصلات المقابلة له على كلا وحدتي معالجة الرسوميات، مما يضمن ملاءمته بإحكام بما يكفي للبقاء في مكانه أثناء التشغيل ولكن ليس ضيقًا بدرجة تؤدي إلى حدوث ضرر.
  3. تكوين البرنامج: بعد تثبيت كل شيء، يجب عليك تثبيت برامج تشغيل Nvidia ذات الصلة على نظامك حتى يتمكنوا من التعرف على تلك الروابط والعمل معها. قم بالوصول إلى هذه الوظيفة من خلال أدوات إدارة Nvidia (Nvidia-semi)، حيث يجب أن ترى الاتصالات النشطة ضمن "NVLink".
  4. تحسين أداء التطبيق: ضبط إعدادات البرامج الحاسوبية لاستغلال النطاق الترددي الذي توفره NVLinks بشكل كامل. في العديد من الحالات، يعني هذا ببساطة تحديد معلمات تطبيق معينة تسمح لها باستغلال ما توفره NVLinks بشكل كامل، أي مشاركة البيانات بشكل أسرع بين وحدات معالجة الرسوميات المتعددة المتصلة عبر رابط Nvidia.

باتباع هذه الخطوات، يمكنك ضمان أقصى قدر من الكفاءة عند تشغيل المهام كثيفة البيانات عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة المرتبطة معًا باستخدام تقنية NVIDIA الخاصة، "NVLink".

تعد شريحة NvSwitch جزءًا لا يتجزأ من شبكة NVLink، مما يعمل على تحسين قابلية التوسع والأداء لمجموعات GPU. يعمل NvSwitch بمثابة رابط سريع يسمح للعديد من وحدات معالجة الرسومات بالتواصل فيما بينها بكفاءة داخل خادم واحد أو عبر خوادم مختلفة. يمكن دعم العديد من اتصالات NVLink بواسطة كل شريحة NvSwitch، وبالتالي تحقيق نطاقات ترددية عالية لنقل البيانات بين روابط GPU ذات زمن الوصول المنخفض. يعد هذا النوع من القوة ضروريًا عند التعامل مع العمليات الحسابية الثقيلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي، أو عمليات المحاكاة العلمية، أو تحليلات البيانات، والتي تحتاج إلى إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة حيث لا ينبغي أن يكون هناك أي انقطاع في تدفق البيانات، ويجب استخدام جميع الموارد على النحو الأمثل. يمكن للشركات تحقيق قابلية كبيرة للتوسع وأداء النظام من خلال استخدام هذه الشريحة، مما يجعلها مكونًا أساسيًا في بيئات الحوسبة عالية الأداء (HPC) الحديثة.

ما هي أحدث الابتكارات في تقنية Nvidia NVLink؟

يحقق الجيل الرابع من تقنية NVLink تحسينات كبيرة في الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من خلال تزويدها بنطاق أوسع من خيارات الاتصال البيني، وعرض نطاق ترددي أسرع، وكفاءة أفضل من سابقاتها. يمكن أن يصل هذا النوع الأحدث إلى ما يصل إلى 600 جيجابايت/ثانية، وهو ما يمثل ترقية هائلة من حيث معدلات نقل البيانات، وبالتالي إنشاء التطبيقات التي تحتاج إلى قوة حسابية عالية لأداء أفضل. كما أنه يدعم المزيد من الروابط لكل وحدة معالجة رسومات أكثر من أي إصدار آخر من NVLink قبله، مما يجعل الشبكة بأكملها قوية بما يكفي للتكوينات المعقدة التي تتضمن وحدات معالجة رسومات متعددة قابلة للتطوير. يتضمن ذلك، من بين أمور أخرى، تحسينات تصحيح الأخطاء التي تضمن النزاهة بالإضافة إلى آليات تحمل الأخطاء أثناء عمليات النقل عالية السرعة، وبالتالي تأهيلها كحل أنسب للذكاء الاصطناعي أو التعلم العميق أو بيئات الحوسبة عالية الأداء حيث تكون الموثوقية أكثر أهمية. تعمل مثل هذه الإنجازات على تسهيل الاتصال بشكل أسرع بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى تقليل نقاط الازدحام بالإضافة إلى سرعات أكبر بشكل ملحوظ عند التعامل مع مهام البيانات الثقيلة.

توفر NVIDIA NVLink أداءً لا مثيل له لتوصيلات وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما يوفر العديد من المزايا الرئيسية:

  • نطاق ترددي عالي للغاية: يوفر NVLink ما يصل إلى 900 جيجابايت/ثانية (NVLink 4.0)، مما يتيح نقل البيانات بسرعة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.
  • زمن انتقال منخفض: تضمن الاتصالات التي تتم في أجزاء من الثانية معالجة في الوقت الفعلي للتطبيقات الحساسة للوقت.
  • إمكانية التوسع: يدعم NVLink مع NVSwitch أنظمة متعددة وحدات معالجة الرسومات، وهو مثالي لأجهزة الكمبيوتر العملاقة مثل NVIDIA DGX H100.
  • تحسين الكفاءة: تعمل تماسك ذاكرة التخزين المؤقت والوصول المباشر للذاكرة على تقليل الحمل الزائد لوحدة المعالجة المركزية، مما يعزز أداء النظام.
  • كفاءة الطاقة: يؤدي النطاق الترددي الأعلى لكل رابط إلى تقليل عدد الاتصالات المطلوبة، مما يؤدي إلى خفض استهلاك الطاقة.
  • التكامل السلس: تم تحسين NVLink لوحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية من NVIDIA، مما يضمن التوافق مع التوصيل والتشغيل في الأنظمة المدعومة.
  • إعداد المستقبل: يدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الناشئة، ويجهز الأنظمة لتطبيقات الجيل التالي.

تجعل هذه المزايا من NVLink أداة تغيير قواعد اللعبة للمؤسسات التي تقوم ببناء بيئات حوسبة عالية الأداء.

يعد دمج NVLink في وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 وH100 خطوة كبيرة نحو الاتصال البيني وقوة الحوسبة. في A100، يوفر NVLink 600 جيجابايت/ثانية لكل وحدة معالجة رسومات من النطاق الترددي المدمج، مما يؤدي إلى اتصال فائق السرعة من خلال استخدام روابط NVLink المطلوبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق واسعة النطاق. فهو يجعل من الممكن للعديد من وحدات معالجة الرسومات A100 العمل معًا من خلال مشاركة المعلومات بسلاسة، وبالتالي زيادة الكفاءة على مستوى النظام.

بالإضافة إلى ذلك، تقدم وحدات معالجة الرسوميات H100 موصلات NVLink ذات الأداء الأعلى والتي توفر نطاقات تردد أوسع لكل اتصال. وبفضل هذه الميزة، يمكن لوحدات معالجة الرسوميات H100 تقسيم وحدة معالجة الرسوميات إلى عدة مثيلات تتعامل في وقت واحد مع أنواع مختلفة من المهام، مما يجعلها مفيدة في مراكز البيانات حيث توجد حاجة إلى المرونة فضلاً عن تحسين الموارد، مما يؤدي إلى تحسين الأداء إلى جانب الفعالية من حيث التكلفة.

ميزة أخرى يجلبها هذان النموذجان هي قدرتهما على تصحيح الأخطاء وتحمل الأخطاء بشكل أفضل من ذي قبل بفضل شرائح ومفاتيح NVSwitch المشاركة في تحقيق سرعات أعلى للبيانات عبر أجزاء مختلفة من نظام الكمبيوتر. هذه الميزة وحدها تجعلها مثالية للاستخدام في المجالات ذات المهام الحرجة مثل البحث العلمي أو الذكاء الاصطناعي أو حتى الحوسبة عالية الأداء حيث تعد المشاركة السريعة للمعلومات أمرًا أساسيًا.

كيف يعمل NVLink على تحسين نقل البيانات عالي السرعة؟

NVLink هو وصلة بينية خاصة من NVIDIA، تستخدم بروتوكول اتصال تسلسلي عالي السرعة لتوصيل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات المعالجة المركزية (CPU). تعمل هذه الوصلة كوصلة من نقطة إلى نقطة، مما يسمح بنقل البيانات مباشرةً بين المعالجات دون الاعتماد على نواقل النظام الأبطأ مثل PCIe. إليك آلية عمل NVLink:

  • الروابط عالية السرعة: يتكون كل اتصال NVLink من مسارات متعددة (على سبيل المثال، 8 مسارات في NVLink 3.0)، كل منها يوفر نطاق ترددي ثنائي الاتجاه يصل إلى 50 جيجابايت/ثانية.
  • تماسك ذاكرة التخزين المؤقت: يدعم NVLink تقنية NVSHMEM من NVIDIA، مما يتيح الوصول إلى الذاكرة المشتركة عبر وحدات معالجة الرسومات، مما يقلل من نسخ البيانات ويحسن الكفاءة.
  • الهندسة المعمارية القابلة للتطوير: تدعم الطوبولوجيات مثل NVSwitch، التي تربط وحدات معالجة الرسوميات المتعددة في نسيج واحد، مما يتيح لأنظمة مثل NVIDIA DGX A100 التوسع إلى مئات وحدات معالجة الرسوميات.
  • التكامل مع الأنظمة: تم دمج NVLink في وحدات معالجة الرسومات NVIDIA (على سبيل المثال، A100، H100) ووحدات المعالجة المركزية Grace، مع مفاتيح مثل NVIDIA NVLink Switch لتوسيع الاتصال.

من خلال تجاوز الاختناقات التقليدية، تعمل NVLink على تسريع أحمال العمل كثيفة البيانات، مما يجعلها حجر الزاوية في أنظمة الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الحديثة.

يعمل NVLink كرابط عالي السرعة بين المعالجات من خلال السماح بالاتصال المباشر بين وحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات مع الحد الأدنى من التأخير. بشكل أساسي، تخلق اتصالات PCIe التقليدية اختناقات بيانات في التطبيقات التي تتطلب كميات هائلة من المعلومات؛ وهذا ما يحله NVLink من خلال نطاقات تردد أكبر بكثير. يتمتع كل اتصال NVLink بما يصل إلى 25 جيجابايت/ثانية من النطاق الترددي، والذي يمكن تجميعه إلى مستويات تتجاوز بكثير تلك التي توفرها اتصالات PCIe القياسية، وبالتالي تعزيز حقيقة أنه سريع وفعال.

أصبحت قابلية التوسع في إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة ممكنة بفضل تصميم الشبكات المتداخلة المستخدم في قلب NVLink بالإضافة إلى البروتوكول الخاص به. تسمح هذه البنية بسهولة نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات المختلفة، وبالتالي تمكينها من مشاركة المهام بشكل أكثر فعالية عبر الروابط التي توفرها NVLinks. إحدى الميزات المهمة لهذه الروابط هي قدرتها على دعم الذاكرة المتماسكة عبر العديد من وحدات بطاقات الرسومات، والتعامل مع هذه الذكريات كما لو كانت مجموعة واحدة. مثل هذا النهج تجاه مشاركة الموارد يجعل من السهل على البرامج التي تعمل مع كميات كبيرة من المعلومات تحديد ومعالجة البتات المطلوبة بشكل أسرع من أي طريقة أخرى، وبالتالي يفيد بشكل كبير مجالات مثل الذكاء الاصطناعي أو المحاكاة العلمية.

علاوة على ذلك، يساعد التسامح مع الأخطاء بالإضافة إلى إمكانات تصحيح الأخطاء المضمنة في كل جانب من جوانب التشغيل في الحفاظ على التكامل أثناء نقل البيانات بسرعات عالية جدًا في NVLink. وبالتالي، تصبح هذه التكنولوجيا ضرورية ليس فقط لأجهزة الكمبيوتر العملاقة ولكن أيضًا لبيئات الحوسبة على مستوى المؤسسات حيث يجب الجمع بين السرعة والموثوقية دون السماح بأي تنازلات في أي من الاتجاهين. من خلال زيادة معدلات البيانات وتقليل فترات الانتظار أثناء مراحل المعالجة، يتم تنفيذ المهام بشكل أسرع من أي وقت مضى، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الأداء، خاصة عند التعامل مع الحسابات المعقدة.

عند مقارنة NVLink بتقنيات التوصيل البيني التقليدية مثل PCIe، هناك العديد من الاختلافات الرئيسية. أحد هذه الميزات هو أنه يتمتع بنطاق ترددي أكبر بكثير - يصل إلى 25 جيجابايت/ثانية لكل رابط، على عكس الحد الأقصى لـ PCIe 4.0 الذي يبلغ 16 جيجابايت/ثانية لكل مسار في تكوين مكون من 16 مسارًا. ويعني هذا النطاق الترددي الأعلى معدلات نقل بيانات أسرع، وبالتالي زمن وصول أقل عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، بينما يعمل PCIe من خلال اتصالات من نقطة إلى نقطة، يستخدم NVLink بنية شبكية شبكية تتيح إعدادات أكثر مرونة وقابلة للتطوير لوحدات معالجة الرسومات المتعددة؛ يتيح ذلك لوحدات معالجة الرسومات التواصل مباشرة مع بعضها البعض دون الحاجة إلى المرور عبر وحدة المعالجة المركزية. ونتيجة لذلك، أصبحت مشاركة أعباء العمل واستخدام الموارد أكثر كفاءة - وهي مفيدة بشكل خاص للتطبيقات الثقيلة مثل عمليات المحاكاة العلمية أو التعلم الآلي.

هناك مجال آخر يتفوق فيه NVLink على منافسيه وهو تماسك الذاكرة: فهو يتعامل مع ذكريات وحدات معالجة الرسومات المتعددة كمجموعة واحدة، وبالتالي تبسيط الوصول إلى المعلومات مع زيادة سرعة الأداء بشكل كبير، على عكس PCIe القياسي، الذي يتعامل مع الذاكرة على أنها منفصلة لكل وحدة معالجة رسومات.

أخيرًا وليس آخرًا، وهو أمر مهم، لأن الموثوقية أصبحت الآن أكثر أهمية من أي وقت مضى، حتى داخل هذه البيئات عالية الأداء حيث يجب أن تكون الدقة دقيقة بسبب قيود الوقت، أي أنه تم إنشاء رموز تصحيح الأخطاء. لذلك، يمكنهم اكتشاف الأخطاء أثناء الإرسال، والتأكد من عدم حدوث أي أخطاء عبر أي قناة اتصال، حتى لو كان ذلك يعني إبطاء كل شيء آخر حولها. فقط تأكد من أن كل الأشياء تعمل معًا بشكل جيد إلى الأبد حتى نهاية الزمان، آمين! باختصار، أعتقد أن NVLink يفوز على PCI Express القديم والممل والبطيء لأنه أسرع وأكثر روعة.

لتحسين قابلية التوسع وكفاءة NVLink، تم تطوير NVSwitch كمحول متصل بالكامل بنطاق ترددي عالي. عندما يتم إدخال العديد من وحدات معالجة الرسومات إلى النظام، يمكنهم الاتصال مباشرة من خلال هذا المفتاح دون أي عوائق، وبالتالي زيادة القوة الحسابية لكل وحدة معالجة رسومات إلى الحد الأقصى. ومن المعروف أيضًا أن دمجها يحل الاختناقات الشائعة في التكوينات التقليدية لوحدات معالجة الرسومات المتعددة.

وفقًا لتصميم NVSwitch، تتصل كل وحدة معالجة رسومات من خلال روابط متعددة لتجميع المزيد من النطاق الترددي، مما يقلل من زمن الوصول. في مخطط الربط هذا، يمكن نقل البيانات من بطاقة وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى أخرى دون المرور عبر وحدة المعالجة المركزية، تمامًا كما هو الحال في NVLink، ولكن على نطاق أوسع.

بالإضافة إلى ذلك، يدعم NVSwitch إمكانات مشاركة الذاكرة المتقدمة. تعمل هذه الميزة على توسيع مفهوم تجمع الذاكرة المشتركة لـ NVLink وتتيح استخدامًا أفضل للموارد من خلال الوعي بمساحة العنوان الفردي بين بطاقات الرسومات عند معالجة المهام بشكل مشترك بسرعات أعلى، مما يجعلها أسرع أيضًا.

عند التعامل مع كميات هائلة من المعلومات بسرعات فائقة عبر شبكات واسعة النطاق تستخدم للحوسبة الفائقة، يضمن هذا المنتج وجود آليات التسامح مع الخطأ وتصحيح الأخطاء في جميع أنحاء الشبكة بأكملها بحيث لا يتم نقل أي ملفات فاسدة أو غير كاملة أثناء عملية النقل بسبب إنه يعمل على ارتفاعات كبيرة حيث يمكن لأخطاء صغيرة أن تؤدي إلى إخفاقات كارثية. لذلك، يمكن لأي نظام HPC يستخدمه التعامل مع أعباء العمل الثقيلة، وبالتالي يصبح مكونًا أساسيًا لتطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الحديثة.

يُستخدم نظام NVLink في بيئات عالية الأداء حيث تُعدّ السرعة وقابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية. تشمل التطبيقات الرئيسية ما يلي:

  • الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تعمل NVLink على تسريع تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين مشاركة البيانات بسرعة بين وحدات معالجة الرسومات في أنظمة مثل NVIDIA DGX A100.
  • الحوسبة عالية الأداء (HPC): تدعم عمليات المحاكاة المعقدة في مجالات مثل الفيزياء وعلم الجينوم ونمذجة المناخ باستخدام الترابطات ذات زمن الوصول المنخفض.
  • تحليلات البيانات: تعمل NVLink على تعزيز التحليلات في الوقت الفعلي من خلال تقليل الاختناقات في نقل البيانات في قواعد البيانات المعجلة بواسطة وحدة معالجة الرسومات.
  • البحث العلمي: يدعم أجهزة الكمبيوتر العملاقة (على سبيل المثال، NVIDIA Selene) لإجراء أبحاث حسابية واسعة النطاق.
  • أحمال عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: تتيح التوسع الفعال لاستدلال الذكاء الاصطناعي والتدريب عليه في مراكز بيانات المؤسسات.

تسلط حالات الاستخدام هذه الضوء على دور NVLink في تشغيل أحمال العمل الحسابية المتطورة.

لماذا تختار NVLink لتطبيقاتك التي تدعم وحدة معالجة الرسومات؟

يتمتع NVLink بالعديد من الفوائد الهامة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

  1. المزيد من النطاق الترددي: يوفر NVLink عرض نطاق ترددي أكبر بكثير من اتصالات PCIe التقليدية. يتيح ذلك لوحدات معالجة الرسومات التواصل بشكل أسرع، وهو أمر مهم لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي كثيفة البيانات والتي تتضمن تبادلًا سريعًا للبيانات.
  2. زمن الوصول المنخفض: يعمل NVLink على تقليل زمن الوصول إلى حد كبير من خلال تمكين الاتصال المباشر بين وحدات معالجة الرسومات. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند تدريب النماذج عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة لأن النماذج الكبيرة تحتاج إلى المزامنة خلال فترة زمنية محدودة.
  3. بنية الذاكرة الموحدة: مع NVLink، يتم دعم مساحة عنوان الذاكرة الموحدة بحيث تتمكن وحدات معالجة الرسومات المختلفة من مشاركة الذاكرة دون عناء. يؤدي ذلك إلى تحسين استخدام الذاكرة، مما يجعلها أكثر كفاءة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة.

وتضمن هذه التحسينات تحسين أداء وكفاءة وقابلية التوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال استخدام NVLink؛ وهذا يعني أيضًا أنه سيتم استخدام الموارد الحسابية على النحو الأمثل.

يعمل NVLink على تحسين أحمال عمل الحوسبة عالية الأداء (HPC) من خلال زيادة سرعة نقل البيانات وقابلية التوسع. في تكوينات HPC الشائعة، يمكن أن يكون هناك اختناق في كفاءة الحساب بسبب نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة أو بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يحل NVLink هذه المشكلة من خلال تحسين الاتصال بين وحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة الرسومات مع نطاقات ترددية أعلى وزمن وصول أقل.

  1. نقل أسرع للبيانات: يوفر NVLink نطاقًا تردديًا ثنائي الاتجاه يصل إلى 300 جيجابايت/ثانية، وهو أسرع بكثير من أفضل معدل PCIe ممكن. وهذا يضمن الحركة السريعة للبيانات اللازمة للتنفيذ الفوري لعمليات المحاكاة العلمية المعقدة والحسابات واسعة النطاق.
  2. البنية التي يمكن توسيع نطاقها: يتم تحسين قابلية التوسع لأنظمة HPC عندما يقوم NVLink بإنشاء شبكة تربط بين العديد من وحدات معالجة الرسومات. وهذا يعني أنه يمكن دمج المزيد من وحدات معالجة الرسومات في النظام مع زيادة المتطلبات الحسابية دون التعرض لانخفاض كبير في الأداء.
  3. الموارد الحسابية والذاكرة الموحدة: يدعم NVLink بنية ذاكرة موحدة تعزز المشاركة الفعالة للذاكرة بين معالجات الرسومات المختلفة. تصبح هذه الميزة مفيدة، خاصة في أحمال عمل HPC التي تحتوي على مجموعات بيانات ضخمة تحتاج إلى كميات كبيرة من سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي.

من خلال هذه الميزات، يُحدث NVLink فرقًا كبيرًا في الأداء والكفاءة وقابلية التوسع وما إلى ذلك، وبالتالي فهو عنصر حيوي أثناء البحث العلمي أو عمليات المحاكاة المعقدة أو تحليل البيانات واسعة النطاق لمهام HPC.

دراسة الحالة رقم 1: التنبؤ بالطقس

يعد استخدام NVLink في التنبؤ بالطقس أحد المجالات الرئيسية. تم تنفيذ NVLink من قبل المركز الوطني لأبحاث الغلاف الجوي (NCAR) بهدف تحسين سرعة ودقة نماذجهم المناخية. أدى اعتماد NCAR إلى وحدات معالجة الرسوميات التي تدعم NVLink إلى زيادة كبيرة في السرعة الحسابية، مما سمح لها بمعالجة البيانات الجوية المعقدة بسرعة أكبر من ذي قبل. علاوة على ذلك، يمكن التعامل مع كميات أكبر من البيانات الضخمة بشكل أفضل بفضل إنتاجية البيانات المحسنة جنبًا إلى جنب مع بنية الذاكرة الموحدة التي توفرها NVLink، مما يجعل التنبؤات المتعلقة بالطقس أكثر دقة وفي الوقت المناسب.

دراسة حالة رقم 2: أبحاث الجينوم

لقد لعب NVLink دورًا حيويًا في أبحاث الجينوم وفي تسريع تسلسل الجينوم وتحليله. قامت شركات مثل WuXi NextCODE بدمج NVLinks في أطر عمل HPC الخاصة بها من أجل ضمان إمكانية إجراء المعالجة السريعة للبيانات الجينومية وتوفير الوقت المستغرق في هذه المهمة المحددة. باستخدام NVLinks بين وحدات معالجة الرسومات، تم حل مشكلات الاتصال البيني، مما أدى إلى إجراء تحليل سلس على مجموعات البيانات الجينية الواسعة. مهد هذا الإنجاز الطريق للطب الشخصي، حيث يتم تصميم خطط العلاج بناءً على تحليل جيني سريع ودقيق.

دراسة الحالة 3: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

لن تكتمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) أو التعلم الآلي (ML) دون الإشارة إلى مدى اعتمادها على NVLinks على نطاق واسع. يستخدم OpenAI، باعتباره أحد مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي البارزة، هذه التكنولوجيا بحيث يصبح تدريب الشبكات العصبية الكبيرة أسهل مما كان عليه من قبل. هناك حاجة لتدريب مثل هذه النماذج بشكل أسرع، من بين أمور أخرى، لأن هناك العديد من الأشياء التي لا يمكن أن تحدث إلا إذا كانت قادرة على التعلم بشكل أسرع أيضًا، وهذا يتضمن مجموعات البيانات التي قد تتطلب سرعات أعلى، وبالتالي تتطلب روابط متعددة بدلاً من روابط فردية ; يتم تحقيق كل هذه التحسينات من خلال تسريع الاتصال بين GPU وGPU فيما يتعلق بالوقت المستغرق خلال فترة التدريب.

تسلط هذه الأمثلة الضوء على الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها للحوسبة عالية الأداء الاستفادة من استخدام NVLink. وبالتالي، فإنها تثبت فعاليتها في تحسين الكفاءة الحسابية وقابلية التوسع بالإضافة إلى تمكين معدلات نقل أسرع للبيانات.

مصادر مرجعية

NVLink

يسي إكسبريس

NVIDIA

الأسئلة الشائعة (FAQs)

ج: NVLink هو بروتوكول ربط عالي السرعة تم تطويره بواسطة Nvidia والذي يسمح باتصال أسرع بين وحدات معالجة الرسومات داخل الخادم. إنه يعزز الأداء من خلال توفير نطاق ترددي أعلى وزمن وصول أقل مقارنة باتصالات PCIe التقليدية.

ج: توفر تقنية NVLink نطاق ترددي أكبر بكثير وزمن انتقال أقل من اتصالات محول PCIe التقليدية. وهذا يسمح بنقل البيانات والاتصال بشكل أكثر كفاءة بين وحدات معالجة الرسومات داخل الخادم، مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام.

ج: يعمل NVSwitch كمحول فعلي يربط واجهات NVLink المتعددة، مما يسمح باتصال قابل للتوسيع بين عدد أكبر من وحدات معالجة الرسومات. وهذا يجعل من الممكن، على سبيل المثال، لأنظمة مثل Nvidia DGX توصيل ما يصل إلى 256 وحدة معالجة رسوميات داخل الخادم باستخدام شرائح ومحولات NVSwitch.

ج: لقد تطورت تقنية NVLink بشكل كبير منذ طرحها. فقد قدمت تقنية NVLink 2.0 نطاق ترددي محسّن وزمن انتقال أقل مقارنة بتقنية NVLink الأصلية. وتوفر الجيل الجديد من تقنية NVLink، الذي يتضمن تقنية NVLink 3.0، تحسينات أكبر في الأداء وتدعم وحدات معالجة الرسوميات الأحدث مثل Nvidia H100.

ج: يستخدم Nvidia H100 اتصالات NVLink لتحقيق معدلات نقل بيانات أسرع وزمن وصول أقل بين وحدات معالجة الرسومات داخل النظام. يتيح ذلك إمكانية التوسع والكفاءة بشكل أفضل، خاصة في التطبيقات كثيفة البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ج: في تكوينات خادم NVLink، يوفر NVLink اتصالاً عالي السرعة وزمن وصول منخفض بين وحدات معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة والأداء الحسابي. وهذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب معالجة متوازية مكثفة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ج: تعمل تقنيات NVLink وNVSwitch معًا باستخدام NVLink لإنشاء اتصال عالي السرعة بين وحدات معالجة الرسومات وNVSwitch لتوسيع نطاق هذا الاتصال عبر وحدات معالجة رسومات متعددة في النظام. يسمح هذا المزيج بقدر أكبر من قابلية التوسع والأداء في إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة مثل Nvidia DGX.

ج: يوفر NVLink 3.0 نطاقًا تردديًا محسنًا وزمن وصول أقل وقابلية توسع أفضل مقارنة بالأجيال السابقة من NVLink. وهذا يسمح بتحسين الأداء في التطبيقات كثيرة المتطلبات ودعم أكبر لبنيات وحدة معالجة الرسومات المتقدمة، بما في ذلك تلك الموجودة في Nvidia A100 وH100.

ج: قامت Nvidia بدمج تقنيات NVLink وNVSwitch على نطاق واسع في أحدث منتجاتها، مثل أنظمة نفيديا DGX. تتيح عمليات التكامل هذه لوحدات معالجة الرسوميات Nvidia الجديدة الاستفادة من التوصيلات البينية عالية السرعة لتحقيق أقصى قدر من الأداء والكفاءة في بيئات الحوسبة واسعة النطاق.

ج: تتضمن التطبيقات العملية لاستخدام خوادم NVLink مع NVSwitches الحوسبة عالية الأداء (HPC)، والتعلم العميق، وتدريب الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات واسعة النطاق باستخدام محولات NVSwitch المادية. توفر هذه الإعدادات الاتصال عالي السرعة اللازم بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة المطلوبة للتعامل مع المهام المعقدة والمكثفة للحوسبة بكفاءة، مع الاستفادة من عرض النطاق الترددي للاتصالات عالي السرعة وكفاءته في NVLink.

المنتجات ذات الصلة:

الوظائف ذات الصلة:

  1. وحدة 400G DWDM CFP2-DCO
  2. تبديل الطبقة الثالثة مقابل جهاز التوجيه
  3. اختبار جودة الوحدة الضوئية لمول الألياف
  4. كيف يتم إنتاج أجهزة الإرسال والاستقبال الضوئية؟

اترك تعليق

انتقل إلى الأعلى