Nvidia NVLink の究極ガイド: GPU パフォーマンスを最大化する

ジェイソンリーブス

ジェイソンリーブス

ハイパフォーマンス コンピューティングはダイナミックな分野であり、Nvidia NVLink は GPU のスケーラビリティと速度の最も重要なブレークスルーの 1 つです。ここでは、アーキテクチャから利点、使用例まで、Nvidia NVLink について詳しく説明していきます。ゲーム好きの方でも、AI エンジニアの方でも、このテクノロジを知っておくとシステムのパワーが大幅に向上する可能性があります。この記事では、その背後にある技術的な側面をいくつか取り上げ、従来の相互接続と比較し、その可能性を最大限に引き出すためのヒントを紹介します。このガイドを最後まで読んでいただければ、GPU によるワークフローの最適化に関する洞察が得られるだけでなく、NVLink が提供するその他のリンクとともに NVSwitch を通じて比類のない計算効率を実現できることをお約束します。

目次

Nvidia NVLink とは何ですか? また、NVLink は GPU 通信をどのように強化しますか?

Nvidia NVLink は、GPU が簡単に通信できるようにするために作成されました。つまり、GPU が CPU や他の高性能コンピューティング要素と通信したり、GPU 同士が通信したりするのに役立ちます。従来の PCIe 接続は、帯域幅がはるかに広く、レイテンシがはるかに低い NVLink よりも遅い場合が多く、複数の GPU が 1 つの大きなチームとして動作できます。これらすべてにより、データ転送速度が向上した同期処理が実現します。これは、ディープラーニング、複雑なデータ分析、科学的シミュレーションなど、データ集約型アプリケーションで作業するときに非常に役立ちます。NVLink の助けにより、システムはよりスケーラブルで強力になり、より重いワークロードを処理できるようになり、計算時間を大幅に短縮できます。

帯域幅、レイテンシ、スケーラビリティに関して、NVLink と PCIe の間には大きな違いがあります。前者は新世代の NVSwitch チップを使用しています。NVLink の各リンクは 300 GB/秒の帯域幅を提供しますが、これは PCIe 64 が提供する最大 4.0 GB/秒よりも大幅に高い値です。この帯域幅の大幅な向上により、GPU 間のデータ転送が高速化され、データ集約型のワークロードの処理時間が短縮されます。さらに、PCIe と比較して、NVLink はレイテンシが低いため、接続されたパーツ間の通信の待機時間が短縮されます。スケーラビリティに関しては、複数のグラフィックス カード (GPU) が XNUMX つのシステムとして機能し、それらの間でシームレスな通信を可能にする設計になっているため、NVLink が再び勝っています。これは、効率と速度が最も重要となる大規模なコンピューティング アプリケーションで非常に役立ちます。それでも、最も一般的に使用されている相互接続規格である PCI Express は、NVidia 独自の高速相互接続よりもパフォーマンスが低いため、全体的に HPC 環境に適しています。

NVLink は長年にわたり、より高速な相互接続とより効率的な計算を開発してきました。2016 年に導入された NVLink 1.0 は 80GB/秒の帯域幅を特徴としており、すぐに GPU 通信の新しい標準となりました。NVLink 2.0 は 2017 年に Volta とともに登場し、以前のイテレーションの帯域幅を 150GB/秒に倍増するとともに、キャッシュ コヒーレンスのサポートを追加して、メモリ使用効率の向上を実現しました。2020 年の Ampere のリリースに伴い、NVLink 3.0 では、理論上の最大転送速度が約 400 倍に増加し、この数値がさらに引き上げられました。現在、ピーク時の潜在的転送速度は、前身 (NV Link4) と比較して約 +XNUMX% になっています。近年になってようやく Nvidia の Hopper アーキテクチャに登場したこの最新バージョンは、リンクあたり XNUMX GBps を超える速度を誇り、エラー訂正機能セットのアップグレードにより電力効率も向上しています。これには、改善された省電力メカニズムも含まれています。これらの変更は継続的に積み重ねられ、新しい世代ごとに、高度なコンピューティング タスクで必要とされるパフォーマンスを大幅に向上させながら、より複雑なデータ量の多いアプリケーションを可能にすることで、これまでにない性能を実現しています。

最適な GPU パフォーマンスを得るために、サーバー上で NVLink をどのように使用しますか?
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サーバー上で最高の GPU パフォーマンスを得るには、次の手順を実行して NVLink を確立します。

  1. 互換性の確認: サーバーと GPU が NVLink をサポートしていることを確認します。特定のサーバー構成またはグラフィック カード モデルについて、Nvidia が提供する技術仕様と互換性リストを確認します。
  2. NVLink ブリッジのインストール: 互換性のあるグラフィック カードのペアごとに、その間に NVLink ブリッジが必要です。そのため、通信帯域幅を最大限に高めるために、良好な接触を確保しながら、それぞれのコネクタにしっかりと固定する必要があります。
  3. BIOS 設定を構成する: 起動中にサーバーの UEFI/BIOS 設定にアクセスし、サーバーで使用されているマザーボードに必要な可能性のある上記の 4G デコードなど、NV リンクに関連付けられている機能があれば有効にします (使用可能な場合)。
  4. Nvidia ドライバーをインストールする: 公式 Web サイトにアクセスして、適切なオペレーティング システム用の最新のドライバーをダウンロードし、正しくインストールします。NVlink 機能を有効にするには正しいドライバーが必要なので、これを無視しないでください。
  5. Nvlink のステータスを確認する: インストール後、Nvidia-smi または同様の管理ツールを見て、すべてが正しく設定されているかどうかを確認する必要があります。たとえば、Linux ベースのシステムでは、Nvidia-semi link -s コマンドを実行するだけで、リンクの速度とトポロジを確認できます。
  6. ソフトウェア設定の最適化: nvlinks で使用するために計算ソフトウェアを設定します。多くの場合、これには、これらのデバイスが提供する高帯域幅の相互接続を介してマルチ GPU ワークロードを最大限に活用できるように設定を最適化することが含まれます。

これを行うと、サーバー内のリンクが正常に構成されます。これにより、GPU 間のデータ転送速度が向上し、GPU が負荷の高い計算を迅速に実行できるようになります。

NVLink ブリッジを介して複数の GPU を使用する場合、最大の利点は、標準の PCIe レーンに比べて GPU 間のデータ転送速度がはるかに高速になることです。NVLink は、低レイテンシでの GPU 間の直接通信を可能にします。これは、高性能のディープラーニング システムや複雑なシミュレーションに不可欠です。

  1. GPU の互換性を確認します。グラフィック カードが NVLink をサポートしていることを確認します。この情報は、Nvidia の技術仕様または製造元の Web サイトから入手できます。
  2. NVLink ブリッジをインストールします。互換性のあるグラフィック カードのペアごとに 1 つのブリッジが必要です。NVLink ブリッジを両方の GPU の対応するコネクタにしっかりと取り付けます。動作中に所定の位置に留まる程度にしっかりと固定しますが、損傷を引き起こすほどきつく締め付けないようにしてください。
  3. ソフトウェアを構成する: すべてをインストールした後、関連する Nvidia ドライバーをシステムにインストールして、それらのリンクを認識して動作できるようにする必要があります。この機能には、Nvidia の管理ツール (Nvidia-semi) からアクセスします。「NVLink」の下にアクティブな接続が表示されます。
  4. アプリケーション パフォーマンスの最適化: NVLinks が提供する帯域幅を最大限に活用できるように、計算ソフトウェアの設定を調整します。多くの場合、これは、NVLinks が提供する機能 (つまり、Nvidia リンクを介して接続された複数の GPU 間の高速データ共有) を最大限に活用できるように、特定のアプリケーション パラメータを指定することを意味します。

これらの手順に従うことで、NVIDIA 独自のテクノロジである「NVLink」を使用してリンクされた複数の GPU 間でデータ集約型のタスクを実行するときに、最大限の効率を確保できます。

NvSwitch チップは NVLink ネットワークの不可欠な部分であり、GPU クラスターのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させます。NvSwitch は、多数の GPU が 1 つのサーバー内または複数のサーバー間で効率的に通信できるようにする高速相互接続として機能します。各 NvSwitch チップは複数の NVLink 接続をサポートできるため、低遅延の GPU リンク間でデータ転送を行うための高帯域幅を実現できます。このようなパワーは、AI トレーニング、科学シミュレーション、データ分析などの重い計算を処理する場合に必要です。これらの計算には、データ フローが中断されてはならないマルチ GPU 設定が必要であり、すべてのリソースを最適に使用する必要があります。企業はこのチップを利用することで優れたスケーラビリティとシステム パフォーマンスを実現できるため、このチップは現代の HPC 環境に不可欠なコンポーネントになります。

Nvidia NVLink テクノロジーの最新のイノベーションは何ですか?

第 600 世代の NVLink テクノロジは、以前の世代よりも幅広い相互接続オプション、より高速な帯域幅、およびより優れた効率を提供することで、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 間の通信を大幅に改善します。この最新タイプは最大 XNUMX GB/秒に達することができ、これはデータ転送速度の点で大幅な向上であり、高い計算能力を必要とするアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。また、以前のどのバージョンの NVLink よりも GPU あたりのリンク数が多いため、複数のスケーラブルな GPU を含む複雑な構成でもネットワーク全体が十分に堅牢になります。これには、高速転送中の整合性とフォールト トレランス メカニズムを保証するエラー訂正機能強化などが含まれており、信頼性が最も重要となる AI、ディープラーニング、または HPC 環境に最適なソリューションとなっています。このようなブレークスルーにより、CPU と GPU 間の通信が高速化され、輻輳ポイントが減り、負荷の高いデータ タスクを処理する際の速度が大幅に向上します。

NVIDIA A100 および H100 GPU への NVLink の組み込みは、相互接続性とコンピューティング能力に向けた大きな一歩です。A100 では、NVLink は GPU あたり 600 GB/秒の合計帯域幅を提供し、大規模な AI およびディープラーニング ワークロードに必要な NVLink リンクの使用による超高速通信を実現します。これにより、複数の A100 GPU が情報をスムーズに共有して連携できるようになり、システム全体の効率が向上します。

さらに、H100 GPU では、接続あたりの帯域幅が広い、より高性能な NVLink コネクタが導入されています。この機能により、H100 は GPU を複数のインスタンスに分割して、さまざまな種類のタスクを同時に処理できるため、柔軟性とリソースの最適化が求められるデータ センターで役立ち、コスト効率とパフォーマンスの向上につながります。

これら 2 つのモデルがもたらすもう 1 つの利点は、コンピュータ システムのさまざまな部分でより高速なデータ速度を実現する NVSwitch チップとスイッチのおかげで、エラーを修正し、以前よりも障害に耐性を持つことができることです。この機能だけでも、科学研究、人工知能、さらには情報の迅速な共有が鍵となる高性能コンピューティングなどのミッション クリティカルな分野での使用に最適です。

NVLink は高速データ転送をどのように改善するのでしょうか?

NVLink は、遅延を最小限に抑えた GPU 間の直接通信を可能にすることで、プロセッサ間の高速リンクとして機能します。主に、従来の PCIe 接続では、膨大な量の情報を必要とするアプリケーションでデータのボトルネックが発生します。これは、NVLink のはるかに大きな帯域幅によって解決されます。各 NVLink 接続は最大 25 GB/秒の帯域幅を誇り、標準の PCIe 接続で提供されるレベルをはるかに超えるレベルに集約できるため、高速かつ効率的であるという事実を裏付けています。

マルチ GPU セットアップのスケーラビリティは、NVLink のコアで使用されるメッシュ ネットワーキング設計とそのプロトコルによって実現されます。このアーキテクチャにより、異なる GPU 間でのデータ転送が容易になり、NVLink が提供するリンクを介してタスクをより効率的に共有できるようになります。これらのリンクの重要な機能の 1 つは、多数のグラフィック カード ユニット間で一貫性のあるメモリをサポートし、それらのメモリを 1 つのプールのように扱うことができることです。このようなリソース共有のアプローチにより、大量の情報を扱うプログラムは、他のどの方法よりも速く必要なビットを見つけて処理することが容易になり、AI や科学シミュレーションなどの分野で大きなメリットが得られます。

さらに、操作のあらゆる側面に組み込まれたフォールト トレランスとエラー修正機能により、NVLink で非常に高速にデータを転送しながら整合性を維持できます。したがって、このテクノロジは、スーパーコンピュータだけでなく、速度と信頼性の両方を妥協することなく組み合わせる必要があるエンタープライズ レベルのコンピューティング環境にも必要になります。データ レートを向上し、処理段階での待機時間を短縮することで、タスクはこれまでよりも速く実行され、特に複雑な計算を処理する場合にパフォーマンスが大幅に向上します。

NVLink を PCIe などの従来の相互接続テクノロジーと比較すると、いくつかの重要な違いがあります。その 25 つは、帯域幅がはるかに大きいことです。PCIe 4.0 では 16 レーン構成でレーンあたり最大 16 GB/秒ですが、NVLink ではリンクあたり最大 XNUMX GB/秒です。帯域幅が広いということは、データ転送速度が速くなり、大量のデータを処理する際のレイテンシが短くなることを意味します。

さらに、PCIe はポイントツーポイント接続で動作しますが、NVLink はメッシュ ネットワーク アーキテクチャを使用して、より柔軟でスケーラブルなマルチ GPU セットアップを実現します。これにより、CPU を経由せずに GPU 同士が直接通信できるようになります。その結果、ワークロードの共有とリソースの利用がより効率的になります。これは、科学シミュレーションや機械学習などの高負荷アプリケーションに特に役立ちます。

NVLink が競合他社より優れているもう 1 つの領域は、メモリの一貫性です。NVLink は、複数の GPU のメモリを 1 つのプールとして扱うため、情報へのアクセスが効率化され、パフォーマンス速度が大幅に向上します。これは、メモリを GPU ごとに個別に扱う標準の PCIe とは異なります。

最後になりましたが、信頼性はこれまで以上に重要になっています。時間的制約により正確さが求められる高性能環境でも、エラー訂正コードが作成されました。したがって、送信中にエラーを検出し、通信チャネル全体でエラーが発生しないようにすることができます。たとえそれが周囲のすべての速度を低下させることになってもです。すべてが永遠にうまく機能することを確実にしてください。アーメン！ 要するに、NVLink は、より高速でより優れているため、従来の退屈で遅い PCI Express よりも優れていると思います。

NVLink の拡張性と効率性を向上させるために、高帯域幅の完全接続スイッチとして NVSwitch が開発されました。複数の GPU をシステムに導入すると、このスイッチを介して中断なく直接通信できるため、各 GPU の計算能力が最大限に発揮されます。また、これを統合することで、従来のマルチ GPU 構成でよく見られるボトルネックも解決できることがわかっています。

NVSwitch の設計によると、各 GPU は複数のリンクを介して接続され、より多くの帯域幅を集約して、レイテンシを削減します。このような相互接続方式では、NVLink と同様に、CPU を通過せずに、あるグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) カードから別のカードにデータを移動できますが、規模はより大きくなります。

さらに、NVSwitch は高度なメモリ共有機能をサポートしています。この機能は、NVLink の共有メモリ プールの概念を拡張し、タスクを高速で共同処理するときにグラフィックス カード間で単一のアドレス空間を認識することでリソースをより有効に活用し、タスクの高速化も実現します。

この製品は、スーパーコンピューティングに使用される広域ネットワーク上の超高速で大量の情報を処理する場合、小さなエラーでも壊滅的な障害につながる可能性がある非常に高いレベルで動作するため、転送プロセス中に破損したファイルや不完全なファイルが転送されないように、ネットワーク全体でフォールト トレランスとエラー修正メカニズムが確実に実装されます。そのため、この製品を使用する HPC システムは、はるかに重いワークロードを処理できるため、最先端の機械学習および AI アプリケーションに不可欠なコンポーネントになります。

GPU 搭載アプリケーションに NVLink を選択する理由

NVLink には、AI と機械学習にとって重要な利点がいくつかあります。

  1. より広い帯域幅: NVLink は、従来の PCIe 接続よりもはるかに広い帯域幅を提供します。これにより、GPU の通信速度が向上します。これは、迅速なデータ交換を伴うデータ集約型の AI ワークロードにとって重要です。
  2. レイテンシの短縮: NVLink は、GPU 間の直接通信を可能にすることで、レイテンシを大幅に短縮します。これは、大きなモデルを限られた時間内に同期する必要があるため、複数の GPU にわたってモデルをトレーニングする場合に特に役立ちます。
  3. 統合メモリ アーキテクチャ: NVLink では、統合メモリ アドレス空間がサポートされているため、異なる GPU が簡単にメモリを共有できます。これによりメモリの使用率が向上し、大規模なデータセットや複雑なモデルをより効率的に処理できるようになります。

これらの改善により、NVLink の利用を通じて AI および機械学習アプリケーションのパフォーマンス、効率、スケーラビリティが向上し、計算リソースが最適に使用されることも意味します。

NVLink は、データ転送速度とスケーラビリティを向上させることで、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) のワークロードを改善します。一般的な HPC 構成では、複数の GPU 間または CPU と GPU 間のデータ転送が原因で、計算効率にボトルネックが生じることがあります。NVLink は、より高い帯域幅とより低いレイテンシで GPU 間および CPU 間の通信を改善することでこの問題を解決します。

  1. より高速なデータ再配置: NVLink は、最大 300 GB/秒の双方向帯域幅を提供します。これは、PCIe の最高速度よりもはるかに高速です。これにより、複雑な科学的シミュレーションや大規模な計算を迅速に実行するために必要なデータの迅速な移動が保証されます。
  2. 拡張可能なアーキテクチャ: NVLink が複数の GPU を相互接続するメッシュを作成すると、HPC システムの拡張性が向上します。つまり、計算要件の増加に応じて、パフォーマンスが大幅に低下することなく、より多くのグラフィックス プロセッシング ユニットをシステムに組み込むことができます。
  3. 計算リソースと統合メモリ: NVLink は、異なるグラフィック プロセッサ間での効率的なメモリ共有を促進する統合メモリ アーキテクチャをサポートします。この機能は、大量のメモリ容量と帯域幅を必要とする大規模なデータセットを持つ HPC ワークロードで特に役立ちます。

これらの機能により、NVLink はパフォーマンス、効率、スケーラビリティなどに大きな違いをもたらし、科学研究、複雑なシミュレーション、HPC タスクの大規模データ分析において重要な要素となります。

ケーススタディ1: 天気予報

天気予報における NVLink の使用は、主要な分野の 1 つです。国立大気研究センター (NCAR) による NVLink の実装は、気候モデルの速度と精度を向上させることを目的として行われました。NVLink 対応 GPU に NCAR を採用することで、計算速度が大幅に向上し、複雑な大気データを以前よりも速く処理できるようになりました。さらに、NVLink によって提供される統合メモリ アーキテクチャと強化されたデータ スループットのおかげで、大量のビッグ データをより適切に処理できるようになり、天気予報の精度とタイムリーさが大幅に向上しました。

ケーススタディ2: ゲノム研究

NVLink は、ゲノム研究やゲノム配列決定および分析の加速化において重要な役割を果たしてきました。WuXi NextCODE などの企業は、ゲノムデータの迅速な処理を確実に実行し、この特定のタスクに費やす時間を節約するために、NVLink を HPC フレームワークに統合しています。GPU 間で NVLink を使用することで、相互接続の問題が解決され、膨大な遺伝子データセットに対してシームレスな分析を実行できるようになりました。この画期的な進歩により、迅速かつ正確な遺伝子分析に基づいて治療計画が調整される個別化医療への道が開かれました。

ケーススタディ3: 人工知能と機械学習

人工知能 (AI) や機械学習 (ML) のアプリケーションは、NVLinks がいかに広範囲に採用されているかに触れずには完結しません。著名な AI 研究機関である OpenAI は、この技術を使用して、大規模なニューラル ネットワークのトレーニングが以前よりも容易になるようにしています。このようなモデルをより速くトレーニングする必要があるのは、より速く学習できなければ実現できないことがたくさんあるためです。また、これにはより高速なデータ セットが関係するため、単一のリンクではなく複数のリンクが必要になります。これらすべての改善は、トレーニング期間中にかかる時間に関して GPU 間の通信を高速化することで実現されます。

これらの例は、NVLink を使用することで高性能コンピューティングがどのようなメリットを得られるかというさまざまな方法を示しています。したがって、計算効率とスケーラビリティの向上、およびデータ転送速度の高速化における NVLink の有効性が証明されています。

参照ソース

NVLink

PCI Express

Nvidia

よくある質問（FAQ）

A: NVLink は、Nvidia が開発した高速相互接続プロトコルで、サーバー内の GPU 間の通信を高速化します。従来の PCIe 接続に比べて、より高い帯域幅とより低いレイテンシを提供することでパフォーマンスが向上します。

A: NVLink は、従来の PCIe スイッチ接続よりも大幅に広い帯域幅と低いレイテンシを提供します。これにより、サーバー内の GPU 間のデータ転送と通信がより効率的になり、全体的なパフォーマンスが向上します。

A: NVSwitch は、複数の NVLink インターフェイスを接続する物理スイッチとして機能し、多数の GPU 間のスケーラブルな通信を可能にします。これにより、たとえば、Nvidia DGX などのシステムでは、NVSwitch チップとスイッチを使用して、サーバー内で最大 256 個の GPU を接続できるようになります。

A: NVLink は導入以来、大きく進化しています。NVLink 2.0 は、オリジナルの NVLink よりも帯域幅が向上し、レイテンシが低くなりました。NVLink 3.0 を含む新世代の NVLink は、パフォーマンスがさらに向上し、Nvidia H100 などの新しい GPU をサポートします。

A: Nvidia H100 は NVLink 接続を利用して、システム内の GPU 間のデータ転送速度を高速化し、レイテンシを短縮します。これにより、特にデータ集約型アプリケーションや AI アプリケーションで、スケーラビリティと効率性が向上します。

A: NVLink サーバー構成では、NVLink は GPU 間の高速かつ低遅延の通信を提供し、計算効率とパフォーマンスを向上させます。これは、AI や機械学習などの集中的な並列処理を必要とするアプリケーションに特に有益です。

A: NVLink と NVSwitch のテクノロジーは連携して動作し、NVLink を使用して GPU と NVSwitch 間の高速通信を確立し、システム内の複数の GPU 間でこの通信を拡張します。この組み合わせにより、Nvidia DGX などのマルチ GPU セットアップでスケーラビリティとパフォーマンスが向上します。

A: NVLink 3.0 は、以前の世代の NVLink と比較して、帯域幅の拡張、レイテンシの短縮、スケーラビリティの向上を実現します。これにより、要求の厳しいアプリケーションでのパフォーマンスが向上し、Nvidia A100 や H100 に搭載されているものを含む高度な GPU アーキテクチャのサポートが強化されます。

A: Nvidiaは、NVLinkとNVSwitchの技術を、例えば最新の製品に幅広く統合しています。 Nvidia DGX システムこれらの統合により、新しい Nvidia GPU は高速相互接続を利用して、大規模なコンピューティング環境でのパフォーマンスと効率を最大化できます。

A: NVLink サーバーを NVSwitch と組み合わせて使用​​する実用的なアプリケーションには、高性能コンピューティング (HPC)、ディープラーニング、AI トレーニング、NVSwitch 物理スイッチを使用した大規模データ分析などがあります。これらのセットアップでは、NVLink の高速通信帯域幅と効率を活用して、複雑で計算負荷の高いタスクを効率的に処理するために必要な複数の GPU 間の高速通信が提供されます。

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