众所周知，在大型模型训练中，通常采用每台服务器配备多个GPU的集群架构。在上一篇文章《高性能GPU服务器AI网络架构（上篇）》中，我们对GPU网络中的核心术语与概念进行了详尽介绍。本文将进一步深入探讨常见的GPU系统架构。 AI算力研究：英伟达B200再创算力奇迹，液冷、光模块持续革新 8台配备NVIDIA A100 GPU的节点/8台配备NVIDIA A800 GPU的节点
如上图所示的A100 GPU拓扑结构中，8块A100 GPU所组成的拓扑包含以下组件：
接下来的部分我们将对这些组件进行详细解读。下一张图片将提供更详尽的拓扑结构信息供参考。
存储网络卡在GPU架构中，存储网络卡的定位主要涉及其通过PCIe总线与中央处理器（CPU）的连接，以及负责促进与分布式存储系统的通信。以下是存储网络卡在GPU架构中的主要作用：
虽然官方推荐使用BF3 DPU，但在实践中，只要满足带宽需求，可以选用其他替代解决方案。例如，为了成本效益考虑，可以考虑使用RoCE；而为了最大限度提升性能，则优先选择InfiniBand。 NVSwitch 网络结构在完全互联网络拓扑中，每个节点都直接与所有其他节点相连。通常情况下，8块GPU通过六个NVSwitch芯片以全互联配置相连接，这一整体也被称为NVSwitch架构。 在全互联结构中，每条线路的带宽取决于单个NVLink通道的带宽，表示为n * bw-per-nvlink-lane。对于采用NVLink3技术、每条通道带宽为50GB/s的A100 GPU，在全互联结构中，每条线路的总带宽为12 * 50GB/s = 600GB/s。需要注意的是，此带宽是双向的，既支持数据发送也支持接收，因此单向带宽为300GB/s。 相比之下，A800 GPU将NVLink通道的数量从12减少到了8。因此，在全互联结构中，每条线路的总带宽变为8 * 50GB/s = 400GB/s，单向带宽为200GB/s。 以下是一个由8*A800组成的设备的nvidia-smi拓扑结构图示。
GPU节点互联架构以下图表展示了GPU节点间的互联架构：
计算网络计算网络主要用于连接GPU节点，支持并行计算任务之间的协同工作。这包括在多块GPU之间传输数据、共享计算结果以及协调大规模并行计算任务的执行。 存储网络存储网络用于连接GPU节点和存储系统，支持大规模数据的读写操作。这包括将数据从存储系统加载到GPU内存中，以及将计算结果写回存储系统。 为了满足AI应用对高性能的需求，在计算网络和存储网络上，RDMA（远程直接内存访问）技术至关重要。在两种RDMA技术——RoCEv2和InfiniBand之间进行选择时，需要权衡成本效益与卓越性能，每种选项都针对特定应用场景和预算考虑进行了优化。 公共云服务提供商通常在其配置中采用RoCEv2网络，例如CX配置，其中包含8个GPU实例，每个实例配备8 * 100Gbps。与其他选项相比，只要能满足性能要求，RoCEv2相对较为经济实惠。 数据链路连接中的带宽瓶颈
该图表突出了关键连接的带宽规格：
200Gbps（25GB/s）接近PCIe Gen4的单向带宽。400Gbps（50GB/s）超越了PCIe Gen4的单向带宽。 因此，在此类配置中使用400Gbps的网卡并不能带来显著优势，因为要充分利用400Gbps带宽需要PCIe Gen5级别的性能支持。 8x NVIDIA H100/8x NVIDIA H800 主机H100主机内部的硬件拓扑结构H100主机的整体硬件架构与A100八卡系统的架构非常相似，但也存在一些差异，主要体现在NVSwitch芯片的数量和带宽升级上。
H100 GPU 芯片
文章来源： 下载链接： 服务器行业深度报告：AI和“东数西算”双轮驱动，服务器再起航 深度研究：量子计算：人工智能与新质生产力的“未来引擎” 1、英伟达GTC 2024主题演讲：见证AI的变革时刻 2、展望GTC变革，共享AI盛宴 3、英伟达GTC专题：新一代GPU、具身智能和AI应用 本号资料全部上传至知识星球，更多内容请登录智能计算芯知识（知识星球）星球下载全部资料。
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来自： mrjiangkai > 《我的图书馆》
