大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定
目录
1. 背景
上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。
本篇文章我们就来谈谈NVIDIA提出的NVLink总线协议，看看它到底是何方神圣。
2. NVlink介绍
2.1 发布
NVLink技术是在2014年3月的NVIDIA GTC 2014上发布的。对普通消费者来说，这一届的GTC似乎没有太多的亮点，也没有什么革命性的产品发布。这次GTC上，黄仁勋展示了新一代单卡双芯卡皇GeForce Titan Z，下一代GPU架构Pascal也只是初露峥嵘。在黄仁勋演讲中只用大约五六页PPT介绍的NVLink也很容易被普通消费者忽视，但是有心的专业人士确从此举看到了NVIDIA背后巨大的野心。
首先我们简单看下NVIDIA对NVLink的介绍：NVLink能在多GPU之间和GPU与CPU之间实现非凡的连接带宽。带宽有多大？2016发布的P100是搭载NVLink的第一款产品，单个GPU具有160GB/s的带宽，相当于PCIe Gen3 * 16带宽的5倍。去年GTC 2017上发布的V100搭载的NVLink 2.0更是将GPU带宽提升到了300G/s，差不多是PCIe的10倍了。
好了，这下明白了为什么NVIDIA的NVLink会如此的引人注意了。但是NVLink背后的布局远不只是如此。
2.2 解读
我们来看看NVLink出现之前的现状：
1)PCIe：
PCIe Gen3每个通道（每个Lane）的双向带宽是2B/s，GPU一般是16个Lane的PCIe连接，所以PCIe连接的GPU通信双向带宽可以达到32GB/s，要知道PCIe总线堪称PC系统中第二快的设备间总线（排名第一的是内存总线）。但是在NVLink 300GB/s的带宽面前，只有被碾压的份儿。
2)显存带宽：
上一代卡皇Geforce Titan XP的GDDR5X显存带宽已经达到547.7 GB/s，搭载HBM2显存的V100的带宽甚至达到了900GB/s。显卡核心和显存之间的数据交换通道已经达到如此高的带宽，但是GPU之间以及GPU和CPU之间的数据交换确受到PCIe总线的影响，成为了瓶颈。这当然不是NVIDIA希望看到的，而NVLink的出现，则是NVIDIA想打破这个瓶颈的宣言。
3）CPU连接：
实际上，NVLink不但可以实现GPU之间以及GPU和CPU之间的互联，还可以实现CPU之间的互联。从这一点来看，NVLink的野心着实不小。
我们知道，Intel的CPU间互联总线是QPI，20位宽的QPI连接带宽也只有25.6GB/s，在NVLink面前同样差距巨大。可想而知，如果全部采用NVLink总线互联，会对系统数据交换通道的带宽有多大提升。
当然，NVIDIA自己并没有CPU，X86仍然是当今CPU的主流架构，被Intel把持方向和趋势，NVLink绝没有可能进入X86 CPU连接总线的阵营。于是便有了NVIDIA和IBM组成的OpenPower联盟。
NVIDIA是受制于没有CPU，而IBM则恰好相反，IBM有自己的CPU，Power 处理器的性能惊艳，但IBM缺少相应的并行计算芯片，因此仅仅依靠自己的CPU，很难在目前的异构计算中发挥出优秀的性能、规模和性能功耗比优势。从这一点来看，IBM和NVIDIA互补性就非常强了，这也是IBM为什么要和NVIDIA组建OpenPower超级计算联盟的原因了。
考虑到目前POWER生态的逐渐萎缩，要想在人工智能浪潮下趁机抢占X86的市场并不是件容易的事情，但至少给了NVIDIA全面抗衡Intel的平台。
所以有点扯远了，NVLink目前更主要的还是大大提升了GPU间通信的带宽。
2.3 结构和拓扑
2.3.1 NVLink信号与协议
NVLink控制器由3层组成，即物理层（PHY）、数据链路层（DL）以及交易层（TL）。下图展示了P100 NVLink 1.0的各层和链路：
P100搭载的NVLink 1.0，每个P100有4个NVLink通道，每个拥有40GB/s的双向带宽，每个P100可以最大达到160GB/s带宽。
V100搭载的NVLink 2.0，每个V100增加了50%的NVLink通道达到6个，信号速度提升28%使得每个通道达到50G的双向带宽，因而每个V100可以最大达到300GB/s的带宽。
2.3.2 拓扑
下图是HGX-1/DGX-1使用的8个V100的混合立方网格拓扑结构，我们看到虽然V100有6个NVlink通道，但是实际上因为无法做到全连接，2个GPU间最多只能有2个NVLink通道100G/s的双向带宽。而GPU与CPU间通信仍然使用PCIe总线。CPU间通信使用QPI总线。这个拓扑虽然有一定局限性，但依然大幅提升了同一CPU Node和跨CPU Node的GPU间通信带宽。
2.3.3 NVSwitch
为了解决混合立方网格拓扑结构的问题，NVIDIA在今年GTC 2018上发布了NVSwitch。
类似于PCIe使用PCIe Switch用于拓扑的扩展，NVIDIA使用NVSwitch实现了NVLink的全连接。NVSwitch作为首款节点交换架构，可支持单个服务器节点中 16 个全互联的 GPU，并可使全部 8 个 GPU 对分别以 300 GB/s 的惊人速度进行同时通信。这 16 个全互联的 GPU （32G显存V100）还可作为单个大型加速器，拥有 0.5 TB 统一显存空间和 2 PetaFLOPS 计算性能。
关于NVSwitch的相关技术细节可以参考NVIDIA官方技术文档。应该说这一技术的引入，使得GPU间通信的带宽又大大上了一个台阶。
3. 性能
NVIDIA NVLink 将采用相同配置的服务器性能提高 31%。
使用NVSwitch的DGX-2则能够达到2倍以上的深度学习和高性能计算的加速。
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/213526.html原文链接：https://javaforall.cn
【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...
