NVLink带宽

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本文目录导读:

NVLink带宽

  1. 关键数据速览
  2. 详细代际解读
  3. 重要概念澄清
  4. 总结表格(最常用代际)

NVLink 的带宽取决于其代际(Generation)物理配置(链路数量)以及具体的实现方式(如NVSwitch)

截至2025年5月,主流的NVLink版本及其带宽如下:

关键数据速览

代际 发布年份 单条链路单向带宽 单条链路双向带宽 常见单 GPU 双向带宽 (通常为12或18条链路) 代表GPU
NVLink 1.0 2016 20 GB/s 40 GB/s 160 GB/s (4条链路) P100
NVLink 2.0 2017 25 GB/s 50 GB/s 300 GB/s (6条链路) V100
NVLink 3.0 2020 50 GB/s 100 GB/s 600 GB/s (6条链路) A100
NVLink 4.0 2022 50 GB/s 100 GB/s 900 GB/s (18条链路, 2x 100GB/s) H100
NVLink 5.0 2024 100 GB/s 200 GB/s 8 TB/s (18条链路, 2x 200GB/s) B200 / GB200

注意: 表中的“单条链路双向带宽”是指每个物理SerDes通道(NRZ或PAM4编码)的双向总速率。

详细代际解读

NVLink 5.0 (当前最新, 2024-2025年推出)

  • 代表GPU: Grace Hopper (GH200)、 Blackwell (B200, GB200)。
  • 单链路速度: 每个方向 100 GB/s(使用PAM4信令技术)。
  • 总带宽:
    • HGX B200 8-GPU 底座中,每颗GPU拥有 18条NVLink 5.0链路,总双向带宽可达 8 TB/s
    • GB200(Grace Blackwell) 超级芯片通过NVLink-C2C连接CPU和GPU,带宽高达 900 GB/s(双向)。
  • 意义: 性能接近PCIe 5.0 x16带宽的 14倍(PCIe 5.0 x16单向约32GB/s,双向64GB/s)。

NVLink 4.0 (主流, 2022年推出)

  • 代表GPU: H100、H200。
  • 单链路速度: 每个方向 50 GB/s(采用PAM4编码,但信号速率低于5.0)。
  • 总带宽:
    • H100 SXM:每颗GPU配备 18条 NVLink 4.0链路,总双向带宽 900 GB/s
    • H100 PCIe / H100 NVL:通常为更少的链路(如4或6条),带宽在200-600GB/s之间。
  • 意义: 是PCIe 4.0 x16带宽的 7倍 以上。

NVLink 3.0 (过渡/基础, 2020年推出)

  • 代表GPU: A100。
  • 单链路速度: 每个方向 50 GB/s
  • 总带宽: 每颗GPU配备 6条 NVLink 3.0链路,总双向带宽 600 GB/s
  • 意义: 首次实现了与NVSwitch的桥接,支持8 GPU全互联。

NVLink 2.0 (上一代, 2017年推出)

  • 代表GPU: V100。
  • 单链路速度: 每个方向 25 GB/s
  • 总带宽: 每颗GPU配备 6条 NVLink 2.0链路,总双向带宽 300 GB/s

重要概念澄清

  • 单向 vs 双向: NVLink是一个双向对称接口,宣传页面上通常写双向带宽(H100 的 900 GB/s),这意味着它在同一根线缆上可以同时发送和接收数据,各占一半(450GB/s 发送 + 450GB/s 接收)。
  • PCIe 对比: NVLink 是专门为GPU间通信设计的低延迟、高带宽协议,用于消除PCIe总线的瓶颈,PCIe 5.0 x16的单向带宽约32GB/s,而单条NVLink 5.0链路就已经是它的3倍多。
  • NVSwitch: 在大规模集群(如 DGX H100/B200)中,GPU物理上通过NVLink连接到中间的NVSwitch,而不是直接在两两之间连满,NVSwitch负责提供全互联(All-to-All)的带宽矩阵。

总结表格(最常用代际)

GPU型号 NVLink版本 逻辑链路数 (常见) 总双向带宽
A100 0 6条 600 GB/s
H100 0 18条 900 GB/s
B200 0 18条 8 TB/s
GB200 (单个GPU) 0 18条 8 TB/s

如果您问的是当前最主流的NVLink带宽:

  • H100 (NVLink 4.0) 是 900 GB/s (双向).
  • B200 (NVLink 5.0) 是 1.8 TB/s (双向).

这两个数字是目前AI超算配置中最常提到的带宽指标。

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