在人工智能领域，英伟达作为行业领军者，推出了两种主要的GPU版本供AI服务器选择——NVLink版（实为SXM版）与PCIe版。这两者有何本质区别？又该如何根据应用场景做出最佳选择呢？让我们深入探讨一下。

NVLink版的服务器

SXM架构，全称Socketed Multi-Chip Module，是英伟达专为实现GPU间超高速互连而研发的一种高带宽插座式解决方案。这一独特的设计使得GPU能够无缝对接于英伟达自家的DGX和HGX系统。这些系统针对每一代英伟达GPU（包括最新款的H800、H100、A800、A100以及之前的P100、V100等型号）配备了特定的SXM插座，确保GPU与系统之间实现最高效率的连接。

举例来说，一张展示8块A100 SXM卡在浪潮NF5488A5 HGX系统上并行工作的图片，直观展示了这种强大的整合能力。在HGX系统主板上，8个GPU通过NVLink技术进行了紧密耦合，构建出前所未有的高带宽互联网络。具体来说，每一个H100 GPU会连接至4个NVLink交换芯片，从而实现GPU之间的惊人传输速度——高达900 GB/s的NVLink带宽。此外，每个H100 SXM GPU还通过PCIe接口与CPU相连，确保任意GPU产生的数据都能快速传送到CPU进行处理。

进一步强化这种高性能互联的是NVSwitch芯片，它把DGX和HGX系统板上的所有SXM版GPU串联在一起，形成了一个高效的GPU数据交换网络。未削减功能的A100 GPU可达到600GB/s的NVLink带宽，而H100更是提升至900GB/s，即便是针对特定市场优化过的A800、H800也能保持400GB/s的高速互连性能。谈及DGX和HGX的不同之处，NVIDIA DGX可视为出厂预装且高度可扩展的完整服务器解决方案，其在同等体积内的性能表现堪称业界翘楚。

多台NVIDIA DGX H800可通过NVSwitch系统轻松组合，形成包含32个乃至64个节点的超级集群SuperPod，足以应对超大规模模型训练的严苛需求。而HGX则属于原始设备制造商(OEM)定制整机方案。

PCIe版的服务器

相比于SXM版GPU的全域互联，PCIe版GPU的互联方式更为传统和受限。在这种架构下，GPU仅仅通过NVLink Bridge与相邻的GPU实现直接连接，如图所示，GPU 1仅能直接连接至GPU 2，而非直接相连的GPU（如GPU 1与GPU 8）间的通信则必须通过较慢的PCIe通道来实现，这过程中还需要借助CPU的协助。

目前最先进的PCIe标准提供的最大带宽仅为128GB/s，远不及NVLink的超高带宽。

然而，尽管在GPU间互联带宽上PCIe版稍逊一筹，但单就GPU卡本身的计算性能而言，PCIe版与SXM版并无显著差异。对于那些并不极端依赖于GPU间高速互连的应用场景，如中小型模型训练、推理应用部署等，GPU间互联带宽的高低并不会显著影响整体性能。

对比A100 PCIe与A100 SXM各项参数的图表显示两者的计算核心性能并无太大差别。

该如何选择？

PCIe版GPU的优势主要体现在其出色的灵活性和适应性。对于工作负载较小、追求GPU数量配置灵活性的用户，PCIe版GPU无疑是个绝佳选择。例如，某些GPU服务器仅需配备4张或者更少的GPU卡，此时采用PCIe版即可方便地实现服务器的小型化，可轻松嵌入1U或2U服务器机箱，同时降低了对数据中心机架空间的要求。

此外，在推理应用部署环境中，我们经常通过虚拟化技术将资源拆分和细粒度分配，实现CPU与GPU的一对一匹配。在这个场景下，PCIe版GPU因其较低的能耗（约300W/GPU）和普遍兼容性而受到青睐。而相比之下，SXM版GPU在HGX架构中的功率消耗可能达到500W/GPU，虽然牺牲了一些能效比，却换取了顶级的互联性能优势。

综上所述，NVLink版（SXM版）GPU与PCIe版GPU各自服务于不同的市场需求。对于对GPU间互连带宽有着极高需求的大规模AI模型训练任务，SXM版GPU凭借其无可匹敌的NVLink带宽和极致性能，成为了理想的计算平台。而对于那些重视灵活性、节约成本、注重适度性能和广泛兼容性的用户，则可以选择PCIe版GPU，它尤其适合轻量级工作负载、有限GPU资源分配以及各类推理应用部署场景。

企业在选购英伟达AI服务器时，务必充分考虑当前业务需求、未来发展规划以及成本效益，合理评估两种GPU 服务器版本的优劣，以便找到最适合自身需求的解决方案。最终的目标是在保证计算效能的同时，最大化投资回报率，并为未来的拓展留足空间。

-对此，您有什么看法见解？-

-欢迎在评论区留言探讨和分享。-