英偉達為什么發(fā)展NVLink 技術(shù)

1. GPU 加速計算的需求和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i

近年來，隨著深度學習、科學計算、圖像處理等領(lǐng)域的發(fā)展，GPU（圖形處理單元）在加速計算方面扮演著越來越重要的角色。GPU 以其強大的并行計算能力，能夠同時處理大量數(shù)據(jù)并執(zhí)行復(fù)雜的計算任務(wù)，因此被廣泛應(yīng)用于需要高性能計算的場景。然而，GPU 作為獨立的計算單元，通常需要頻繁地與其他 GPU 和 CPU 之間進行數(shù)據(jù)交換。

在傳統(tǒng)的計算機架構(gòu)中，CPU 和 GPU 之間主要通過 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）總線進行通信。雖然 PCIe 已經(jīng)成為了標準的高速互聯(lián)協(xié)議，但其帶寬有限，隨著計算需求的增長，其數(shù)據(jù)傳輸速度在某些應(yīng)用中已難以滿足 GPU 和 CPU 之間的大量數(shù)據(jù)交互需求。尤其是在深度學習等應(yīng)用場景中，GPU 之間需要共享大量數(shù)據(jù)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和梯度，低帶寬的數(shù)據(jù)傳輸會導(dǎo)致明顯的瓶頸，影響計算效率。

2. NVLink 的設(shè)計目標與技術(shù)特點

NVIDIA 為了提升 GPU 與 GPU、GPU 與 CPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸效率，開發(fā)了 NVLink 技術(shù)。這是一種專為 GPU 加速計算設(shè)計的高速互連技術(shù)，具有以下幾個主要特點：

高帶寬：NVLink 在 1.0 版本中即提供了每條鏈路雙向 160 Gbit/s 的帶寬，這遠高于 PCIe 3.0 的 32 Gbit/s，極大地提升了 GPU 之間的通信速度。

多鏈路擴展：NVLink 支持多條鏈路連接，每條鏈路能夠獨立傳輸數(shù)據(jù)，極大地提高了系統(tǒng)整體的帶寬上限。例如 NVLink 2.0 增加了鏈路數(shù)量和單鏈路帶寬，提供了 300 Gbit/s 的雙向帶寬。

數(shù)據(jù)一致性協(xié)議：NVLink 協(xié)議在設(shè)計時考慮了數(shù)據(jù)一致性問題，使得不同 GPU 之間的數(shù)據(jù)訪問可以保證一致性，且 NVLink 2.0 進一步支持了 CPU 和 GPU 之間的數(shù)據(jù)緩存一致性。

低延遲：相比于 PCIe，NVLink 的數(shù)據(jù)傳輸延遲更低，這意味著在高帶寬的同時，數(shù)據(jù)可以更快地傳輸?shù)侥繕嗽O(shè)備，有助于減少計算等待時間。

3. NVLink 如何滿足 GPU 的數(shù)據(jù)傳輸需求

NVLink 的主要目的是提升 GPU 和其他計算單元之間的數(shù)據(jù)傳輸效率，以滿足以下幾方面的需求：

3.1 多 GPU 計算中的數(shù)據(jù)共享需求

在深度學習和科學計算中，常常需要使用多個 GPU 來分擔計算負載。例如，在訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，大量的訓練數(shù)據(jù)會被分配到不同的 GPU 上進行處理。每個 GPU 在獨立計算梯度和參數(shù)更新時，都會需要與其他 GPU 交換計算結(jié)果。傳統(tǒng)的 PCIe 總線在多 GPU 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)交換中效率較低，限制了多個 GPU 的協(xié)作效率。NVLink 通過多鏈路高帶寬連接，能夠大大加速 GPU 之間的數(shù)據(jù)共享，減少等待時間，提升多 GPU 系統(tǒng)的計算效率。

3.2 CPU 和 GPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸需求

傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)中，CPU 通常通過 PCIe 總線與 GPU 通信，受限于 PCIe 帶寬，CPU 在數(shù)據(jù)準備或結(jié)果回傳階段常常成為瓶頸。NVLink 2.0 支持 CPU 與 GPU 之間的直接互聯(lián)，并且引入了數(shù)據(jù)一致性協(xié)議，使得 CPU 可以更快地訪問 GPU 內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，且可以將數(shù)據(jù)直接緩存到 CPU 的緩存系統(tǒng)中，顯著提升 CPU 與 GPU 之間的數(shù)據(jù)交互性能。這對于需要頻繁 CPU-GPU 數(shù)據(jù)交互的應(yīng)用（例如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型控制）尤為重要。

3.3 高性能計算對低延遲通信的需求

對于諸如物理仿真、金融建模和分子動力學等高性能計算任務(wù)而言，延遲是一個關(guān)鍵因素。PCIe 總線的延遲在高頻次的數(shù)據(jù)交互中會累積并產(chǎn)生顯著影響，NVLink 通過優(yōu)化傳輸協(xié)議和采用更低的延遲設(shè)計，使得 GPU 之間、CPU 和 GPU 之間的通信更加快速，有助于減少計算任務(wù)中的延遲影響。

4. NVLink 的分層協(xié)議設(shè)計

NVLink 采用了分層協(xié)議設(shè)計，由物理層（PL）、數(shù)據(jù)鏈路層（DL）和傳輸層（TL）組成，各層的主要功能如下：

物理層（PL）：物理層負責數(shù)據(jù)的物理傳輸，是實現(xiàn)高帶寬傳輸?shù)幕A(chǔ)。NVLink 物理層優(yōu)化了信號傳輸質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)能夠在更高的帶寬下穩(wěn)定傳輸。

數(shù)據(jù)鏈路層（DL）：數(shù)據(jù)鏈路層負責數(shù)據(jù)的分包和錯誤校驗，確保傳輸數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。

傳輸層（TL）：傳輸層負責管理數(shù)據(jù)的傳輸控制和流量管理，協(xié)調(diào)多個鏈路之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，提高整體傳輸效率。

這種分層設(shè)計讓 NVLink 的各個功能模塊能夠?qū)Ｗ⒂谔囟ǖ臄?shù)據(jù)處理任務(wù)，從而在保證高性能的同時提高傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

5. NVLink 的技術(shù)演進與系統(tǒng)優(yōu)化

NVLink 技術(shù)從 1.0 到 2.0 不斷發(fā)展，帶來了更高的帶寬、更低的延遲和更強的擴展性。NVLink 2.0 的幾個關(guān)鍵改進包括：

帶寬增加：單鏈路帶寬從 20 Gbit/s 增加到 25 Gbit/s，支持的鏈路數(shù)量也從 4 條增加到 6 條，從而使整體雙向帶寬達到 300 Gbit/s。

CPU-GPU 數(shù)據(jù)一致性：NVLink 2.0 允許 CPU 直接訪問 GPU 內(nèi)存，且支持 CPU 和 GPU 之間的數(shù)據(jù)緩存一致性。這種改進使得 CPU 在訪問 GPU 數(shù)據(jù)時無需通過復(fù)雜的軟件機制進行緩存同步，極大提高了數(shù)據(jù)交互效率。

兼容性拓展：NVLink 2.0 兼容 IBM 的 Power9 CPU，使得 Power 系統(tǒng)可以直接通過 NVLink 連接 GPU，進一步提升了 CPU-GPU 的互操作性能。

6. NVLink 在實際應(yīng)用中的效果

NVLink 已經(jīng)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出其優(yōu)勢，以下列舉幾個典型的應(yīng)用場景：

深度學習訓練：在深度學習的分布式訓練中，多個 GPU 需要實時共享大量的數(shù)據(jù)。NVLink 提供的高帶寬和低延遲能夠使數(shù)據(jù)更快地在 GPU 之間傳遞，大大縮短訓練時間。

高性能計算（HPC）：在科學仿真、天氣預(yù)報等需要高性能計算的領(lǐng)域，NVLink 的高速互聯(lián)技術(shù)使得多個 GPU 和 CPU 可以協(xié)同工作，從而加速計算過程。

數(shù)據(jù)中心應(yīng)用：在數(shù)據(jù)中心中，NVLink 可以在多 GPU 系統(tǒng)中提供高效的數(shù)據(jù)傳輸機制，提高數(shù)據(jù)處理效率，滿足高并發(fā)數(shù)據(jù)訪問需求。

7. NVLink 技術(shù)的發(fā)展趨勢

隨著計算需求的不斷提升，NVIDIA 也在不斷優(yōu)化 NVLink 技術(shù)。例如，未來版本的 NVLink 可能會進一步提升單鏈路帶寬，并增加鏈路數(shù)量，以滿足更大規(guī)模、多節(jié)點計算集群的需求。同時，NVIDIA 還可能與更多 CPU 廠商合作，使得 NVLink 技術(shù)能夠兼容更多的硬件平臺，從而進一步拓展其應(yīng)用范圍。

8. 總結(jié)

NVLink 是 NVIDIA 針對 GPU 加速計算需求開發(fā)的高速互連技術(shù)，旨在解決傳統(tǒng) PCIe 總線帶來的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸問題。通過提供更高的帶寬、更低的延遲以及數(shù)據(jù)一致性支持，NVLink 有效提升了多 GPU 系統(tǒng)的計算性能，滿足了深度學習、科學計算、高性能計算等領(lǐng)域的需求。同時，NVLink 技術(shù)的分層協(xié)議設(shè)計和持續(xù)改進，使其在未來的 GPU 計算系統(tǒng)中將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。

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