nvidia nvlink互联与nvswitch介绍
差不多在一个月前在年度gtc会议上，老黄公开了dgx-2，这台售价高达399k美元，重达350磅的怪兽是专门为了加速ai负载而研制的，他被授予了“世界最大的gpu”称号。为什么它被赋予这个名字，它又是如何产生的，我们需要把时间倒退到几年之前。
动机
在nvidia推出目前这个方案之前，为了获得更多的强力计算节点，多个GPU通过PCIe Switch直接与CPU相连。
他们之间的pcie 3.0*16有接近32GB/s的双向带宽，但是当训练数据不停增长的时候，这个互联方案本身却成为了致命的系统瓶颈。如果不改进这个互联带宽，那么新时代GPU带来的额外性能就没法发挥出来，从而无法满足现实需求负载的增长。
NVLink
为了解决这个问题，nvidia开发了一个全新的互联构架nvlink。单条nvlink是一种双工双路信道，其通过组合32条配线，从而在每个方向上可以产生8对不同的配对（2bi*8pair*2wire=32wire），第一版的实现被称为nvlink 1.0，与P100 GPU一同发布。一块P100上，集成了4条nvlink。每条link具备双路共40GB/s的带宽，整个芯片具备整整160GB/s的带宽。
当然，nvlink不仅仅只是限定在GPU之间互联上。IBM将nvlink 1.0添加到他们基于Power8+微架构的Power处理器上，这一举措使得P100可以直接通过nvlink于CPU相连，而无需通过pcie。通过与最近的power8+ cpu相连，4GPU的节点可以配置成一种全连接的mesh结构。
DGX-1
第一种nvidia专门为AI加速订制的机器叫做dgx1，它集成了八块p100与两块志强e5 2698v4,但是因为每块GPU只有4路nvlink，这些GPU构成了一种混合的cube-mesh网络拓扑结构，GPU被4块4块分为两组，然后在互相连接。
同时，因为GPU需要的pcie通道数量超过了芯片组所能提供的数量，所以每一对GPU将连接到一组pcie switch上与志强相连，然后两块志强再通过qpi总线连接。
6块P100，每块16GB HBM2显存，总计128GB显存和512GB DDR4-2133系统内存。
nvlink 2.0
nvlink的第二个版本与gv100一同而来。IBM计划在Power9 cpu上给与支持。nvlink 2.0提升了信号的传输率，从20Gb/s到了25Gb/s，双信道总计50GB/s，pre nvlink。同时进一步提升了nvlink数到6路。这些举措让v100的总带宽从p100的160GB/s提升到了300GB/s。
顺便说下，除了带宽的增长，nvidia还添加了数个新的operational feature到协议本身。其中最有意思的一个特性是引入了coherency operation缓存一致性操作，它允许CPU在读取数据时缓存GPU显存信号，这将极大的降低访问延迟。
去年nvidia将原始dgx-1升级到v100架构。因为主要的cube-mesh拓扑结构并没有变化，所以多出来的link用来倍化一些GPU之间的互联。
DGX-2
最近的GTC2018发布的dgx-2，其加倍了v100的数量，最终高达16块v100。同时hbm2升级到32GB/块，一共高达512GB，cpu升级为双路2.7G 24核 志强白金8168.
升级到16块GPU，对于系统而言也要做出巨大的改变，特别是更快更大的互联网络带宽。
NVSwitch
那么dgx-2中装载的是什么呢，是一块新的asic - nvswitch。nvswitch是一块独立的nvlink芯片，其提供了高达18路nvlink的接口。这块芯片据说已经开发了两年之久。其支持nvlink 2.0，也就意味着每个接口均能提供双信道高达50GB/s的带宽，那么这块芯片总计能够提供900GB/s的带宽。这块芯片功率100w，基于台积电12nm FinFet FFN nvidia订制工艺，来源于增强的16nm节点，拥有2b个晶体管。
这块die封装在1940个pin大小为4cm2的BGA芯片中，其中576个针脚专门服务于18路的nvlink，剩下的阵脚则用于电源，或者其他I/O接口，比如用于管理端口的x4 pcie，I2c，GPIO等等。
通过nvswitch提供的18路接口，nvswitch能够让nvidia设计出完全无阻塞的全互联16路GPU系统。每块v100中的6路nvlink将分别连接到6块nvswitch上面。这样8块v100与6块nvsiwtch完全连接，构成一个基板。
dgx2拥有两块基板，这两块基板则是通过nvswitch剩余的另一侧接口完全互联在一起，这就构成了一个16路全连接的GPU构架。
两块基板之间的nvswitch之间都有八路link互联，16块GPU每块有6路nvlink的情况下，其总双路带宽达到2400GB/s。有趣的是，其实nvswitch有18路接口nvidia却只用到了其中16路。一种可能性是nv留下两路用于支持ibm的power9处理器（dgx1和2都是用的志强）。在这个复杂的结构中，power9处理器可能分别接在两块基板的nvsiwtch上，这样GPU也与Power9处于全连接状态。如果CPU直接与nvswitch相连，那么pcie就不再担任cpu与gpu相连的责任。目前nvidia还没有向其他厂商开放nvswitch，如果他们决定开放，将会产生一些新型态的，可能更加规模庞大的结算节点。
在原始的dgx-1中，执行GPU之间的事务处理需要一个额外的hop，这将导致远程访问的不一致性。在很多负载中，这会让利用统一寻址变得困难，产生了一些不确定性。在dgx2中，每一块gpu都可以于另外一块gpu以相同的速度和一致性延迟交流。大型的AI负载能够通过并行化的模型技术得到巨大的提升。回到GTC中，nvidia赋予的名称“世界最大的GPU”。在实践中，因为每块GPU和其他伙伴直接互联，统一寻址也变的简单有效。现在，可以合并512GiB高速带宽的显存，将他虚拟化成一块统一的内存。无论是GPU本身还是nvswitch都有相应的算法用于实现这一统一的内存系统。在程序层面，整台机器将会被当作一块GPU和一个整体的显存，这个显存子系统将会自行管理显存layout，提供最优化的组织架构。
（急翻有错误直说）
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二百多万一套的生产力工具
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图看的脑袋疼
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…牛逼，原来“最大的GPU”是这个意思，真·全互联
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我想知道，要是能玩游戏哈哈，当然延迟高是肯定的了
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可以只用一边gpu，延迟估计不高。
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我就想知道这个吃鸡多少fps？
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这算不算老黄MCM架构的初型？
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一看开头就知道是后藤红帽 感谢树导师翻译
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就想知道这套interconnect会吃多少功耗
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文中有，一块nvswitch 100w，12块1200w，光互联芯片的功耗。
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比如我有pytorch代码，不作任何并行化改动的情况下用这货能达到16x速度吗？
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如果pytorch有power9的适配版本的话（大概率有），肯定可以，而且还要更快，更接近系统的理论性能。因为原系统因为显存不足处理hold住等待io，让sp空转的情况更严重。
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下个月拿一台dgx-2试一下
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这个方案迟早会被换掉，竟然点点互联。
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其实并不是点点互联，是假的，除非把nvswitch也看作gpu device。
所以这种fake peer to peer各地访问延迟应该是不一致的，为了内容一致性，估计强行升为一致，好在结构并不复杂（最长路径也不过是两次switch），延迟应该没受多大影响。
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这个要强力关注。其实我们lab也在考虑。
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大V你错了，是wikichip的内容。。。 电路 电子 维修 求创维42c08RD电路图 评论 电视的图纸很少见 评论 电视的图纸很少见 评论 创维的图纸你要说 版号，不然无能为力 评论 板号5800-p42ALM-0050 168P-P42CLM-01 电路 电子 维修 我现在把定影部分拆出来了。想换下滚，因为卡纸。但是我发现灯管挡住了。拆不了。不会拆。论坛里的高手拆解过吗？ 评论 认真看，认真瞧。果然有收
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