大型模型训练集群架构通常使用配备 8 个 GPU 的服务器。这些服务器搭载 A100、A800、H100 或 H800 等高性能 GPU，未来可能会集成 L40S 等新型 GPU。

典型服务器内部的 GPU 连接拓扑结构：一个配备 8 个 A100 GPU 的服务器。

PCIe技术在高性能计算领域至关重要，它通过总线或交换机将关键组件连接起来。经过五代技术演进，最新的Gen5版本提供极高的互连性能，确保数据传输速度和设备协作的无缝性。PCIe在构建高性能计算系统中发挥核心作用，为现代计算集群提供强大支持。

NVLink，NVIDIA专有总线和通信协议，用于高效连接CPU和GPU。其点对点结构和网格网络设计优化了设备间的通信，无需中心集线器。该协议自2014年推出以来，采用NVHS高速信号互连技术，支持多设备配置。NVLink的优势在于它可以同时连接多个GPU，为并行处理任务提供了高带宽和低延迟的解决方案。

全互联 GPU 加速技术显著提升高性能计算应用中 GPU 之间的双向带宽，经多次演进后，性能大幅提升。

NVLink技术在高性能GPU服务器中的演进如下图所示：

NVLink 1.0 至 4.0 显著提升：

* 增加通道数：加速 GPU 间数据传输

* 提升总带宽：增强性能

* 优化应用适应性：满足复杂场景需求

NVSwitch：NVIDIA 的创新交换芯片，专为高性能计算和人工智能应用设计。它通过在同一主机内实现多达 8 颗 A100 GPU 的高速、低延迟通信，从而显著提升性能。

浪潮 NF5488A5 NVIDIA HGX A100 8 GPU 侧视图呈现出：

- NVSwitch 芯片紧邻 8 块 A100 GPU，实现高效数据传输。

- 六个大型散热器有效散热，确保性能稳定。

NVLink交换机是一种由NVIDIA专为在分布式计算环境中的不同主机间实现GPU设备间高性能通信而设计制造的独立交换设备。不同于集成于单个主机内部GPU模块上的NVSwitch，NVLink交换机旨在解决跨主机连接问题。

可能有人会混淆NVLink交换机和NVSwitch的概念，但实际上早期提及的“NVLink交换机”是指安装在GPU模块上的切换芯片。直至2022年，NVIDIA将此芯片技术发展为一款独立型交换机产品，并正式命名为NVLink交换机。

传统GPU内存依赖于PCIe总线，带宽受限：

* PCIe Gen4：64GB/s

* PCIe Gen5：128GB/s

这种瓶颈阻碍了GPU性能的提升。

为了突破限制，GPU制造商采用了创新技术，将多块DDR芯片堆叠整合，形成高带宽内存（HBM）。在H100设计中，GPU直接连接HBM内存，绕过PCIe交换，大幅提升数据传输速度。理论上，这将带来数量级的性能提升。因此，HBM准确描述了这种先进的内存架构。

在GPU计算训练领域，系统性能高度依赖于数据传输速度。关键通道包括PCIe、内存、NVLink、HBM和网络带宽。各通道带宽单位不同，需要共同考量以评估数据传输速率。

数据速率衡量网络通信中的数据流，以每秒比特数 (bit/s) 表示。TX/RX 速率衡量单向传输。

硬件组件的带宽则以每秒字节数 (Byte/s) 或每秒事务数 (T/s) 表示，代表双向总容量，包括上行和下行数据流。

比较 GPU 训练时不同组件的带宽至关重要。准确转换带宽单位，如每秒千兆字节 (Gbps) 和每秒太字节 (TBps)，确保全面理解数据传输能力，从而影响大规模训练性能。

GPU计算：解锁高性能计算的潜力

GPU（图形处理单元）以其卓越的并行计算能力，为高性能计算领域开辟了广阔前景。其强大的处理能力远超CPU，可大幅提升数据处理速度。

据研究表明，GPU与CPU相比，在某些应用场景中可提供高达100倍的性能提升。其强大的浮点运算能力和高内存带宽，使其特别适用于深度学习、人工智能和科学计算等领域。

通过采用GPU加速，企业和研究机构能够缩短计算时间，提高效率，推动创新发展。

-对此，您有什么看法见解？-

-欢迎在评论区留言探讨和分享。-