Nvidia NVLink 최종 가이드: GPU 성능 극대화

고성능 컴퓨팅은 역동적인 분야로, Nvidia NVLink는 가장 중요한 GPU 확장성과 속도 혁신 중 하나를 대표합니다. 여기에서는 아키텍처부터 이점 및 사용 사례에 이르기까지 모든 것을 포함하여 Nvidia NVLink가 무엇인지 정확하게 설명합니다. 게임에 관심이 있든 AI 엔지니어이든 관계없이 이 기술을 알면 시스템 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 이 기사에서는 그 뒤에 숨겨진 몇 가지 기술을 다루고 이를 기존 상호 연결과 비교하며 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 가이드를 끝까지 읽으면 GPU로 구동되는 워크플로 최적화에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 NVLink에서 제공하는 다른 링크와 함께 NVSwitch를 통해 비교할 수 없는 계산 효율성을 얻을 수 있을 것이라고 약속합니다!

Nvidia NVLink란 무엇이며 GPU 통신을 어떻게 향상합니까?

NVLink 기술 이해

Nvidia NVLink는 GPU가 쉽게 통신할 수 있도록 만들어졌습니다. 이는 CPU, 기타 고성능 컴퓨팅 요소 또는 서로 통신하는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다. 기존의 PCIe 연결은 NVLink보다 느린 경우가 많습니다. NVLink는 훨씬 더 많은 대역폭과 훨씬 낮은 대기 시간을 제공하므로 여러 GPU가 하나의 큰 팀처럼 작동할 수 있습니다. 이 모든 결과로 더 나은 데이터 전송 속도로 동기화된 처리가 가능해지며, 이는 다른 데이터 집약적 애플리케이션 중에서 딥 러닝, 복잡한 데이터 분석 또는 과학적 시뮬레이션 작업을 수행할 때 매우 유용합니다. NVLink의 도움으로 시스템은 더욱 확장 가능하고 강력해져서 더 많은 작업량을 처리하고 계산 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

NVLink와 PCIe: 비교 분석

대역폭, 대기 시간 및 확장성과 관련하여 NVLink와 PCIe 간에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 전자는 차세대 NVSwitch 칩을 사용합니다. NVLink의 각 링크는 PCIe 300에서 제공하는 최대 64GB/s보다 훨씬 높은 4.0GB/s 대역폭을 제공합니다. 이러한 대역폭의 엄청난 도약은 GPU 간 데이터 전송 속도를 높여 데이터 집약적인 워크로드의 처리 시간을 줄여줍니다. 또한 NVLink는 PCIe에 비해 지연 시간이 낮아 연결된 부품 간의 통신 대기 시간이 줄어듭니다. 확장성과 관련하여 NVLink는 여러 그래픽 카드(GPU)가 하나의 시스템으로 작동하고 서로 원활하게 통신할 수 있도록 설계되었기 때문에 다시 한 번 승리했습니다. 이는 효율성과 속도가 가장 중요한 대규모 컴퓨팅 애플리케이션에 매우 유용합니다. 그럼에도 불구하고 가장 일반적으로 사용되는 상호 연결 표준인 PCI Express는 NVidia의 독점 고속 상호 연결보다 성능이 떨어지므로 전반적인 HPC 환경에 더 적합합니다.

NVLink의 진화: NVLink 1.0에서 NVLink 4.0으로

수년에 걸쳐 NVLink는 더 빠른 상호 연결과 더 효과적인 계산을 개발해 왔습니다. 2016년에 출시된 NVLink 1.0은 80GB/s 대역폭을 특징으로 하여 즉시 GPU 통신의 새로운 표준이 되었습니다. NVLink 2.0은 2017년 Volta와 함께 출시되었으며 이전 반복의 대역폭을 150GB/s로 두 배로 늘리는 동시에 캐시 일관성 지원을 추가하여 더 나은 메모리 활용 효율성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 2020년 Ampere 출시와 함께 NVLink 3.0은 최대 이론적 전송 속도를 약 400배까지 증가시켜 이 수치를 다시 높였습니다. 이제 이전 제품(NV Link4)에 비해 최대 잠재 전송 속도는 약 +XNUMX%입니다. 마침내 연말에 Nvidia의 Hopper 아키텍처에 도착한 이 최신 버전은 향상된 절전 메커니즘을 포함하는 업그레이드된 오류 수정 기능 세트로 인해 링크당 XNUMXGBps 이상의 전력 효율성을 자랑합니다. 이러한 변화는 서로 지속적으로 구축되어 각각의 새로운 세대는 훨씬 더 복잡하고 데이터가 많은 응용 프로그램을 허용하기 전에 수행할 수 있는 것 이상으로 확장하는 동시에 고급 컴퓨팅 작업에 필요한 성능을 크게 향상시킵니다.

최적의 GPU 성능을 위해 서버에서 NVLink를 어떻게 사용합니까?

서버에 NVLink 설정

서버에서 최고의 GPU 성능을 얻으려면 다음을 수행하여 NVLink를 설정하십시오.

1. 호환성 확인: 서버와 GPU가 NVLink를 지원하는지 확인하세요. 특정 서버 구성이나 그래픽 카드 모델에 대해 Nvidia에서 제공한 기술 사양 및 호환성 목록을 살펴보세요.
2. NVLink 브리지 설치: 호환되는 모든 그래픽 카드 쌍에는 둘 사이에 NVLink 브리지가 필요합니다. 따라서 최대 통신 대역폭이 가능하도록 양호한 접촉을 보장하면서 해당 커넥터에 단단히 고정되어야 합니다.
3. BIOS 설정 구성: 부팅하는 동안 서버의 UEFI/BIOS 설정에 액세스한 다음 서버에 사용되는 마더보드에 필요할 수 있는 위의 4G 디코딩과 같이 사용 가능한 경우 NV Link와 관련된 모든 기능을 활성화합니다.
4. Nvidia 드라이버 설치: 공식 웹사이트를 방문하여 적절한 운영 체제에 맞는 최신 드라이버를 다운로드한 다음 올바르게 설치하세요. NVlink 기능을 활성화하려면 올바른 드라이버가 필요하므로 이를 무시해서는 안 됩니다.
5. Nvlink 상태 확인: 설치 후 Nvidia-smi 또는 유사한 관리 도구를 살펴보고 모든 것이 올바르게 설정되었는지 확인해야 합니다. 예를 들어 Linux 기반 시스템에서는 Nvidia-semi link -s 명령을 실행하여 링크의 속도와 토폴로지를 확인할 수 있습니다.
6. 소프트웨어 설정 최적화: nvlinks와 함께 사용할 계산 소프트웨어를 설정합니다. 이는 종종 이러한 장치가 제공하는 고대역폭 상호연결을 통해 다중 GPU 워크로드를 완전히 활용할 수 있는 설정을 최적화하는 것을 수반합니다.

이렇게 하면 서버 내에서 링크를 성공적으로 구성하게 됩니다. 이를 통해 GPU 간 데이터 전송 속도가 향상되어 GPU가 대용량 계산을 빠르게 수행할 수 있습니다.

다중 GPU에 NVLink 브리지 사용

NVLink 브리지를 통해 여러 GPU를 사용할 때 가장 큰 이점은 표준 PCIe 레인에 비해 GPU 간 데이터 전송 속도가 훨씬 빠르다는 것입니다. NVLink는 고성능 딥 러닝 시스템과 복잡한 시뮬레이션에 필요한 낮은 대기 시간으로 GPU 간 직접 통신을 가능하게 합니다.

1. GPU 호환성 확인: 그래픽 카드가 NVLink를 지원하는지 확인하세요. 이 정보는 Nvidia의 기술 사양이나 제조업체의 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.
2. NVLink 브리지 설치: 호환되는 그래픽 카드 쌍당 하나의 브리지가 필요합니다. NVLink 브리지를 두 GPU의 해당 커넥터에 단단히 연결하여 작동 중에 제자리에 고정될 만큼 단단히 고정되지만 손상을 일으킬 정도로 너무 조이지 않도록 합니다.
3. 소프트웨어 구성: 모든 것을 설치한 후 해당 링크를 인식하고 사용할 수 있도록 관련 Nvidia 드라이버를 시스템에 설치해야 합니다. Nvidia의 관리 도구(Nvidia-semi)를 통해 이 기능에 액세스하세요. 여기서 "NVLink" 아래에 활성 연결이 표시됩니다.
4. 애플리케이션 성능 최적화: NVLinks에서 제공하는 대역폭을 최대한 활용하기 위해 컴퓨팅 소프트웨어 설정을 조정합니다. 많은 경우, 이는 NVLinks가 제공하는 것을 최대한 활용할 수 있도록 하는 특정 애플리케이션 매개변수를 지정하는 것을 의미합니다. 즉, Nvidia 링크를 통해 연결된 여러 GPU 간의 더 빠른 데이터 공유입니다.

이러한 단계를 따르면 NVIDIA의 독점 기술인 'NVLink'를 사용하여 서로 연결된 여러 GPU에서 데이터 집약적인 작업을 실행할 때 최대 효율성을 보장할 수 있습니다.

NVLink 네트워크에서 NvSwitch 칩의 역할

NvSwitch 칩은 NVLink 네트워크의 필수적인 부분으로 GPU 클러스터의 확장성과 성능을 향상시킵니다. NvSwitch는 많은 GPU가 하나의 서버 내에서 또는 다양한 서버 간에 효율적으로 통신할 수 있도록 하는 신속한 상호 연결 역할을 합니다. 각 NvSwitch 칩은 여러 NVLink 연결을 지원할 수 있으므로 대기 시간이 짧은 GPU 링크 간의 데이터 전송을 위한 높은 대역폭을 달성합니다. 이러한 종류의 성능은 데이터 흐름이 중단되어서는 안 되며 모든 리소스를 최적으로 사용해야 하는 다중 GPU 설정이 필요한 AI 훈련, 과학 시뮬레이션 또는 데이터 분석과 같은 대규모 계산을 처리할 때 필요합니다. 기업은 이 칩을 활용하여 뛰어난 확장성과 시스템 성능을 얻을 수 있으므로 현대 HPC 환경의 필수 구성 요소가 됩니다.

Nvidia NVLink 기술의 최신 혁신은 무엇입니까?

4세대 NVLink: 기능 및 이점

600세대 NVLink 기술은 이전 기술보다 더 넓은 범위의 상호 연결 옵션, 더 빠른 대역폭, 더 나은 효율성을 제공하여 그래픽 처리 장치(GPU) 간의 통신을 크게 향상시킵니다. 이 최신 유형은 최대 XNUMXGB/s에 도달할 수 있으며 이는 데이터 전송 속도 측면에서 엄청난 향상이므로 더 나은 성능을 위해 높은 컴퓨팅 성능이 필요한 애플리케이션을 만듭니다. 또한 이전 버전의 NVLink보다 GPU당 더 많은 링크를 지원하므로 확장 가능한 여러 GPU가 포함된 복잡한 구성에 대해 전체 네트워크가 충분히 강력해집니다. 여기에는 무엇보다도 고속 전송 중 무결성과 내결함성 메커니즘을 보장하는 오류 수정 기능이 향상되어 안정성이 가장 중요한 AI, 딥 러닝 또는 HPC 환경에 가장 적합한 솔루션으로 적합합니다. 이러한 혁신은 CPU와 GPU 간의 통신 속도를 더욱 빠르게 하여 정체 지점을 줄이고 대용량 데이터 작업을 처리할 때 속도를 훨씬 빠르게 합니다.

NVIDIA A100 및 H100 GPU의 NVLink 통합

NVLink를 NVIDIA A100 및 H100 GPU에 통합하는 것은 상호 연결성과 컴퓨팅 성능을 향한 큰 진전입니다. A100에서 NVLink는 GPU당 600GB/s의 결합 대역폭을 제공하며, 이는 대규모 AI 및 딥 러닝 워크로드에 필요한 NVLink 링크 사용을 통해 초고속 통신을 가능하게 합니다. 여러 개의 A100 GPU가 정보를 원활하게 공유하여 함께 작동할 수 있어 시스템 전체의 효율성이 향상됩니다.

또한 H100 GPU는 연결당 더 넓은 대역폭을 제공하는 고성능 NVLink 커넥터를 도입합니다. 이 기능을 통해 H100은 GPU를 여러 인스턴스로 분할하여 다양한 종류의 작업을 동시에 처리할 수 있으므로 유연성과 리소스 최적화가 필요한 데이터 센터에서 유용하며, 이는 비용 효율성과 함께 향상된 성능을 제공합니다.

이 두 모델이 가져오는 또 다른 이점은 컴퓨터 시스템의 다양한 부분에서 더 높은 데이터 속도를 달성하는 데 관련된 NVSwitch 칩과 스위치 덕분에 오류를 수정하고 오류를 이전보다 더 잘 견딜 수 있다는 것입니다. 이 기능만으로도 과학 연구, 인공 지능 또는 정보의 빠른 공유가 중요한 고성능 컴퓨팅과 같은 업무상 중요한 영역에서 사용하기에 이상적입니다.

NVLink는 고속 데이터 전송을 어떻게 향상합니까?

고속 상호 연결로서의 NVLink: 작동 방식

NVLink는 최소한의 지연으로 GPU 간 직접 통신을 허용하여 프로세서 간의 고속 연결 역할을 합니다. 주로 기존 PCIe 연결은 방대한 양의 정보가 필요한 애플리케이션에서 데이터 병목 현상을 발생시킵니다. 이는 NVLink가 훨씬 더 큰 대역폭을 통해 해결하는 문제입니다. 각 NVLink 연결은 최대 25GB/s의 대역폭을 자랑하며, 표준 PCIe 연결에서 제공하는 수준을 훨씬 뛰어넘는 수준으로 집계할 수 있으므로 빠르고 효율적이라는 사실을 뒷받침합니다.

다중 GPU 설정의 확장성은 NVLink의 핵심과 해당 프로토콜에 사용되는 메시 네트워킹 설계를 통해 가능합니다. 이 아키텍처를 사용하면 서로 다른 GPU 간에 데이터를 쉽게 전송할 수 있으므로 NVLink가 제공하는 링크를 통해 작업을 보다 효과적으로 공유할 수 있습니다. 이러한 링크의 중요한 특징 중 하나는 여러 그래픽 카드 장치에서 일관된 메모리를 지원하여 이러한 메모리를 하나의 풀처럼 처리하는 능력입니다. 리소스 공유에 대한 이러한 접근 방식을 사용하면 대용량 정보를 사용하는 프로그램이 다른 방법보다 필요한 비트를 더 빠르게 찾고 처리할 수 있어 AI나 과학 시뮬레이션과 같은 영역에 큰 이점을 제공할 수 있습니다.

또한 작업의 모든 측면에 내장된 내결함성과 오류 수정 기능은 NVLink에서 매우 빠른 속도로 데이터를 전송하는 동시에 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이 기술은 슈퍼컴퓨터뿐만 아니라 어느 쪽이든 타협하지 않고 속도와 안정성을 결합해야 하는 엔터프라이즈급 컴퓨팅 환경에도 필요합니다. 처리 단계에서 데이터 속도를 높이고 대기 시간을 줄임으로써 작업이 이전보다 더 빠르게 수행되므로 특히 복잡한 계산을 처리할 때 성능이 크게 향상됩니다.

NVLink 네트워크와 기존 상호 연결 기술 비교

NVLink를 PCIe와 같은 기존 상호 연결 기술과 비교하면 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 그 중 하나는 25레인 구성에서 PCIe 4.0의 레인당 최대 16GB/s와 달리 링크당 최대 16GB/s의 훨씬 더 큰 대역폭을 제공한다는 것입니다. 대역폭이 높다는 것은 데이터 전송 속도가 더 빠르다는 것을 의미하며, 따라서 대량의 데이터를 처리할 때 대기 시간이 줄어든다는 것을 의미합니다.

또한 PCIe는 지점 간 연결을 통해 작동하지만 NVLink는 보다 유연하고 확장 가능한 다중 GPU 설정을 허용하는 메시 네트워킹 아키텍처를 사용합니다. 이를 통해 GPU는 CPU를 통하지 않고도 서로 직접 통신할 수 있습니다. 결과적으로 워크로드 공유 및 리소스 활용이 더욱 효율적이 됩니다. 특히 과학 시뮬레이션이나 기계 학습과 같은 대규모 애플리케이션에 유용합니다.

NVLink가 경쟁사보다 뛰어난 또 다른 영역은 메모리 일관성입니다. 이는 여러 GPU의 메모리를 하나의 풀로 처리하여 정보에 대한 액세스를 간소화하는 동시에 각 GPU에 대해 메모리를 별도로 처리하는 표준 PCIe와 달리 성능 속도를 크게 향상시킵니다.

마지막으로 중요한 것은 오류 정정 코드가 생성되는 등 시간 제약으로 인해 정확성이 정확해야 하는 고성능 환경에서도 신뢰성이 그 어느 때보다 중요하기 때문입니다. 따라서 전송 중에 오류를 감지하여 주변의 모든 것이 느려지는 경우에도 통신 채널 전체에서 오류가 발생하지 않도록 할 수 있습니다. 마지막 때까지 모든 일이 영원히 함께 잘 되도록 하십시오. 아멘! 간단히 말해서, NVLink는 더 빠르고 더 놀랍기 때문에 오래되고 지루하며 느린 PCI Express보다 승리한다고 생각합니다.

NVSwitch 이해 및 NVLink 성능에 미치는 영향

NVLink의 확장성과 효율성을 향상시키기 위해 NVSwitch는 고대역폭의 완전 연결형 스위치로 개발되었습니다. 여러 개의 GPU가 시스템에 설치되면 아무런 문제 없이 이 스위치를 통해 직접 통신할 수 있으므로 각 GPU의 계산 능력이 최대화됩니다. 이를 통합하면 기존 다중 GPU 구성에서 흔히 발생하는 병목 현상이 해결되는 것으로 알려져 있습니다.

NVSwitch 설계에 따르면 각 GPU는 여러 링크를 통해 연결되어 더 많은 대역폭을 집계하고 대기 시간을 줄입니다. 이러한 상호 연결 방식에서는 데이터가 NVLink와 마찬가지로 CPU를 통과하지 않고 하나의 GPU(그래픽 처리 장치) 카드에서 다른 카드로 더 큰 규모로 이동할 수 있습니다.

또한 NVSwitch는 고급 메모리 공유 기능을 지원합니다. 이 기능은 NVLink의 공유 메모리 풀 개념을 확장하고 공동으로 더 빠른 속도로 작업을 처리할 때 그래픽 카드 간의 단일 주소 공간 인식을 통해 더 나은 리소스 활용을 가능하게 하여 속도도 향상시킵니다.

슈퍼컴퓨팅에 사용되는 광역 네트워크를 통해 빛처럼 빠른 속도로 대량의 정보를 처리할 때 이 제품은 네트워크 전체에 내결함성과 오류 수정 메커니즘이 적용되어 전송 과정에서 손상되거나 불완전한 파일이 전송되지 않도록 보장합니다. 이는 작은 오류라도 치명적인 오류로 이어질 수 있는 매우 높은 수준에서 작동합니다. 따라서 이를 사용하는 모든 HPC 시스템은 훨씬 더 무거운 워크로드를 처리할 수 있으므로 최첨단 기계 학습 및 AI 애플리케이션을 위한 필수 구성 요소가 됩니다.

GPU 기반 애플리케이션에 NVLink를 선택하는 이유는 무엇입니까?

AI 및 머신러닝 분야에서 NVLink의 장점

NVLink는 AI 및 기계 학습에 대한 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.

1. 더 많은 대역폭: NVLink는 기존 PCIe 연결보다 훨씬 더 큰 대역폭을 제공합니다. 이를 통해 GPU가 더 빠르게 통신할 수 있으며, 이는 빠른 데이터 교환과 관련된 데이터 집약적인 AI 워크로드에 중요합니다.
2. 지연 시간 감소: NVLink는 GPU 간의 직접 통신을 활성화하여 지연 시간을 크게 줄입니다. 제한된 시간 내에 큰 모델을 동기화해야 하기 때문에 이는 여러 GPU에서 모델을 교육할 때 특히 유용합니다.
3. 통합 메모리 아키텍처: NVLink를 사용하면 서로 다른 GPU가 메모리를 쉽게 공유할 수 있도록 통합 메모리 주소 공간이 지원됩니다. 이를 통해 메모리 활용도가 향상되어 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.

이러한 개선 사항은 NVLink 활용을 통해 AI 및 기계 학습 애플리케이션의 성능, 효율성 및 확장성을 향상시킵니다. 이는 또한 계산 리소스가 최적으로 사용된다는 것을 의미합니다.

HPC 워크로드에서 NVLink를 통한 성능 개선

NVLink는 데이터 전송 속도와 확장성을 높여 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 개선합니다. 일반적인 HPC 구성에서는 여러 GPU 간 또는 CPU와 GPU 간 데이터 전송으로 인해 계산 효율성에 병목 현상이 발생할 수 있습니다. NVLink는 더 높은 대역폭과 더 낮은 대기 시간으로 향상된 GPU-GPU 및 CPU-GPU 통신을 통해 이 문제를 해결합니다.

1. 더 빠른 데이터 재배치: NVLink는 가능한 최고의 PCIe 속도보다 훨씬 빠른 최대 300GB/s의 양방향 대역폭을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 과학 시뮬레이션과 대규모 계산을 신속하게 실행하는 데 필요한 데이터의 빠른 이동이 보장됩니다.
2. 확장 가능한 아키텍처: NVLink가 여러 GPU를 상호 연결하는 메시를 생성하면 HPC 시스템의 확장성이 향상됩니다. 이는 컴퓨팅 요구 사항이 증가함에 따라 성능 저하 없이 더 많은 그래픽 처리 장치를 시스템에 통합할 수 있음을 의미합니다.
3. 계산 리소스 및 통합 메모리: NVLink는 다양한 그래픽 프로세서 간의 효과적인 메모리 공유를 촉진하는 통합 메모리 아키텍처를 지원합니다. 이 기능은 특히 많은 양의 메모리 용량과 대역폭이 필요한 대규모 데이터 세트가 포함된 HPC 워크로드에서 유용합니다.

이러한 기능을 통해 NVLink는 성능, 효율성, 확장성 등에서 큰 차이를 가져오므로 과학 연구, 복잡한 시뮬레이션 또는 HPC 작업을 위한 대규모 데이터 분석 중에 필수적인 요소입니다.

실제 애플리케이션의 NVLink: 사례 연구

사례 연구 1: 일기예보

일기예보에 NVLink를 사용하는 것은 주요 영역 중 하나입니다. NCAR(National Center for Atmospheric Research)에서는 기후 모델의 속도와 정확성을 향상시키기 위해 NVLink를 구현했습니다. NVLink 지원 GPU에 NCAR을 채택하면 계산 속도가 크게 향상되어 복잡한 대기 데이터를 이전보다 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 NVLink가 제공하는 통합 메모리 아키텍처와 향상된 데이터 처리량 덕분에 더 많은 양의 빅 데이터를 더 잘 처리할 수 있어 날씨에 대한 예측이 훨씬 더 정확하고 시기적절해집니다.

사례 연구 2: 게놈 연구

NVLink는 게놈 연구와 게놈 서열 분석 및 분석을 가속화하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. WuXi NextCODE와 같은 기업은 게놈 데이터의 신속한 처리를 보장하고 이 특정 작업에 소요되는 시간을 절약하기 위해 NVLink를 HPC 프레임워크에 통합했습니다. GPU 간 NVLink를 사용함으로써 상호 연결 문제가 해결되어 방대한 유전자 데이터 세트에 대한 원활한 분석이 수행되었습니다. 이 획기적인 발전은 빠르고 정확한 유전자 분석을 기반으로 치료 계획을 맞춤화하는 맞춤형 의학의 길을 열었습니다.

사례 연구 3: 인공 지능과 기계 학습

인공지능(AI)이나 머신러닝(ML)의 적용은 NVLink를 얼마나 광범위하게 채택했는지 언급하지 않고는 완전하지 않을 것입니다. 대표적인 AI 연구실인 오픈AI(OpenAI)는 이 기술을 활용해 대규모 신경망 훈련이 예전보다 쉬워진다. 무엇보다도 이러한 모델을 더 빠르게 학습할 필요가 있습니다. 더 빠르게 학습할 수 있는 경우에만 발생할 수 있는 일이 많기 때문입니다. 여기에는 더 빠른 속도가 필요할 수 있는 데이터 세트가 포함되므로 단일 링크 대신 여러 링크가 필요합니다. ; 이러한 모든 개선 사항은 훈련 기간 동안 소요되는 시간과 관련하여 GPU 간 통신 속도를 높여서 이루어집니다.

이러한 예에서는 NVLink를 사용하여 고성능 컴퓨팅이 이점을 얻을 수 있는 다양한 방법을 강조합니다. 따라서 계산 효율성과 확장성을 향상하고 더 빠른 데이터 전송 속도를 구현하는 데 있어 효율성이 입증되었습니다.

참조 출처

NVLink

PCI Express

엔비디아

자주 묻는 질문

Q: Nvidia NVLink란 무엇이며 GPU 성능을 어떻게 향상합니까?

A: NVLink는 Nvidia가 개발한 고속 상호 연결 프로토콜로, 서버 내 GPU 간의 통신 속도를 높여줍니다. 기존 PCIe 연결에 비해 더 높은 대역폭과 더 낮은 대기 시간을 제공하여 성능을 향상시킵니다.

Q: NVLink 기술은 기존 PCIe 스위치 연결과 어떻게 비교됩니까?

A: NVLink는 기존 PCIe 스위치 연결보다 훨씬 더 큰 대역폭과 더 낮은 지연 시간을 제공합니다. 이를 통해 서버 내 GPU 간의 더 효율적인 데이터 전송 및 통신이 가능해져 전반적인 성능이 향상됩니다.

Q: Nvidia의 NVLink 아키텍처에서 NVSwitch의 역할은 무엇입니까?

A: NVSwitch는 여러 NVLink 인터페이스를 연결하는 물리적 스위치 역할을 하여 더 많은 수의 GPU 간에 확장 가능한 통신을 허용합니다. 예를 들어 Nvidia DGX와 같은 시스템에서는 NVSwitch 칩과 스위치를 사용하여 서버 내에서 최대 256개의 GPU를 연결할 수 있습니다.

Q: NVLink 2.0에서 현재 세대까지 NVLink의 발전 과정을 설명할 수 있습니까?

A: NVLink는 출시 이후 상당히 발전했습니다. NVLink 2.0은 원래 NVLink보다 향상된 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공했습니다. NVLink 3.0을 포함하는 새로운 세대의 NVLink는 더욱 향상된 성능을 제공하고 Nvidia H100과 같은 새로운 GPU를 지원합니다.

Q: Nvidia H100은 성능 향상을 위해 NVLink를 어떻게 활용합니까?

A: Nvidia H100은 NVLink 연결을 활용하여 시스템 내 GPU 간 더 빠른 데이터 전송 속도와 더 낮은 대기 시간을 달성합니다. 이를 통해 특히 데이터 집약적인 AI 애플리케이션에서 확장성과 효율성이 향상됩니다.

질문: NVLink는 NVLink 서버 구성에 어떤 이점을 제공합니까?

A: NVLink 서버 구성에서 NVLink는 GPU 간 고속, 저지연 통신을 제공하여 컴퓨팅 효율성과 성능을 향상시킵니다. 이는 AI 및 기계 학습과 같이 집중적인 병렬 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

Q: NVLink와 NVSwitch 기술은 어떻게 함께 작동하여 다중 GPU 설정에 이점을 제공합니까?

A: NVLink 및 NVSwitch 기술은 NVLink를 사용하여 GPU와 NVSwitch 간의 고속 통신을 설정하고 시스템의 여러 GPU에서 이 통신을 확장함으로써 함께 작동합니다. 이 조합을 통해 Nvidia DGX와 같은 다중 GPU 설정에서 더 큰 확장성과 성능을 얻을 수 있습니다.

질문: NVLink 3.0은 이전 버전에 비해 어떤 장점을 제공합니까?

A: NVLink 3.0은 이전 세대의 NVLink에 비해 향상된 대역폭, 감소된 대기 시간 및 더 나은 확장성을 제공합니다. 이를 통해 까다로운 애플리케이션의 성능이 향상되고 Nvidia A100 및 H100에서 볼 수 있는 고급 GPU 아키텍처에 대한 지원이 향상됩니다.

Q: Nvidia는 최신 제품에 NVLink와 NVSwitch를 어떻게 통합했나요?

A: Nvidia는 다음과 같은 최신 제품에 NVLink 및 NVSwitch 기술을 광범위하게 통합했습니다. 엔비디아 DGX 시스템. 이러한 통합을 통해 새로운 Nvidia GPU는 고속 상호 연결을 활용하여 대규모 컴퓨팅 환경에서 성능과 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Q: NVSwitch와 함께 NVLink 서버를 사용하는 실제 애플리케이션은 무엇입니까?

A: NVSwitch와 함께 NVLink 서버를 사용하는 실제 애플리케이션에는 고성능 컴퓨팅(HPC), 딥 러닝, AI 교육 및 NVSwitch 물리적 스위치를 사용한 대규모 데이터 분석이 포함됩니다. 이러한 설정은 NVLink의 고속 통신 대역폭과 효율성을 활용하여 복잡하고 계산 집약적인 작업을 효율적으로 처리하는 데 필요한 여러 GPU 간의 필수 고속 통신을 제공합니다.