El panorama de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) ha experimentado cambios sísmicos en las últimas dos décadas, mucho más recientemente con el auge de la IA. Una parte importante de esta evolución ha sido el desarrollo de tecnologías que permiten que varias GPU funcionen en conjunto. NVIDIA, líder en el espacio de GPU, ha estado a la vanguardia de esta revolución con dos tecnologías fundamentales: Scalable Link Interface (SLI) y NVIDIA NVLink. Este artículo rastrea el viaje de SLI a NVLink y destaca cómo NVIDIA se adapta continuamente a las demandas informáticas en constante cambio.
El panorama de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) ha experimentado cambios sísmicos en las últimas dos décadas, mucho más recientemente con el auge de la IA. Una parte importante de esta evolución ha sido el desarrollo de tecnologías que permiten que varias GPU funcionen en conjunto. NVIDIA, líder en el espacio de GPU, ha estado a la vanguardia de esta revolución con dos tecnologías fundamentales: Scalable Link Interface (SLI) y NVIDIA NVLink. Este artículo rastrea el viaje de SLI a NVLink y destaca cómo NVIDIA se adapta continuamente a las demandas informáticas en constante cambio.
El amanecer del SLI
NVIDIA introdujo SLI a principios de la década de 2000, que fue desarrollado originalmente por 3dfx para la línea de tarjetas Voodoo2 y fue la respuesta de NVIDIA a la creciente demanda de mayor fidelidad gráfica en videojuegos y aplicaciones de consumo. En esencia, SLI utiliza una técnica conocida como Representación de fotogramas alternativos (AFR) para dividir la carga de trabajo de renderizado entre varias GPU. Cada tarjeta dibujaría cada dos cuadros o incluso una parte de cada cuadro, duplicando efectivamente la potencia de los gráficos. Si bien fue revolucionario en ese momento, SLI tenía limitaciones, incluida una mayor latencia y una falta de flexibilidad en el intercambio de datos entre GPU.
SLI vs. CrossFire: una rivalidad en soluciones multi-GPU
Si bien el SLI de NVIDIA marcó el ritmo de las configuraciones de múltiples GPU, no estuvo exento de competencia. Fuego cruzado de AMD era un rival directo y ofrecía capacidades similares para configuraciones de múltiples GPU. Al igual que SLI, CrossFire tenía como objetivo aumentar el rendimiento gráfico a través de técnicas como Alternate Frame Rendering (AFR) y Split Frame Rendering (SFR).
Crédito de la imagen Dallas Moore
Sin embargo, CrossFire tenía su propio conjunto de ventajas y desafíos. En general, era más flexible con las combinaciones de GPU que se podían usar, lo que permitía una combinación de diferentes tarjetas AMD. En el lado negativo, CrossFire fue a menudo criticado por su pila de software, que algunos usuarios encontraron menos confiable y más compleja de configurar que el SLI de NVIDIA. A pesar de estas diferencias, ambas tecnologías estaban orientadas al mismo objetivo: mejorar las experiencias gráficas de los consumidores y los juegos. Sus limitaciones para manejar tareas más avanzadas y con uso intensivo de datos eventualmente allanarían el camino para soluciones de próxima generación como NVLink.
A medida que avanzaba la década de 2010, el panorama informático comenzó a cambiar drásticamente. El auge de la inteligencia artificial (IA), la informática de alto rendimiento (HPC) y el análisis de big data requirieron soluciones multi-GPU más sólidas. Se hizo evidente que SLI, inicialmente diseñado teniendo en cuenta las cargas de trabajo de los consumidores y los juegos, era insuficiente para estas tareas computacionalmente intensivas. NVIDIA necesitaba un nuevo paradigma.
La era de las tarjetas de doble GPU: un enfoque único para la informática con múltiples GPU
Si bien tecnologías como SLI y CrossFire se centraban en conectar múltiples GPU discretas, existía otro enfoque menos común para las configuraciones de múltiples GPU: las tarjetas de doble GPU. Estas tarjetas gráficas especializadas albergaban dos núcleos de GPU en una sola PCB (placa de circuito impreso), actuando efectivamente como una configuración SLI o CrossFire en una sola tarjeta. Tarjetas como NVIDIA GeForce GTX 690 y AMD Radeon HD 6990 fueron ejemplos populares de este enfoque.
Las tarjetas de doble GPU ofrecen varias ventajas. Ahorraron espacio al condensar dos GPU en una ranura para tarjetas, lo que las hizo atractivas para PC de factor de forma pequeño. También simplificaron la configuración al eliminar la necesidad de vincular tarjetas independientes con conectores externos. Sin embargo, estas tarjetas no estuvieron exentas de problemas. La disipación de calor era un problema importante que a menudo requería soluciones de refrigeración avanzadas. El consumo de energía también era alto, lo que requirió fuentes de alimentación robustas para estabilizar el sistema.
Curiosamente, las tarjetas de doble GPU eran una especie de solución "lo mejor de ambos mundos", que combinaba la potencia bruta de las configuraciones de múltiples GPU con la simplicidad de una sola tarjeta. Sin embargo, a menudo se los consideraba un producto de nicho debido a su alto costo y los desafíos técnicos asociados. A medida que las tecnologías multi-GPU como NVLink han evolucionado para ofrecer mayor ancho de banda y menor latencia, la necesidad de tarjetas de doble GPU ha disminuido. Aún así, siguen siendo un capítulo fascinante en la historia del desarrollo de GPU.
La línea Tesla de GPU de NVIDIA fue una piedra angular en la informática a nivel empresarial, particularmente en centros de datos y clústeres informáticos de alto rendimiento. Si bien la mayoría de las GPU de Tesla son tarjetas de una sola GPU diseñadas para brindar el máximo rendimiento y eficiencia, ha habido excepciones como la Tesla K80, que cuenta con dos GPU en una sola tarjeta. Estas tarjetas Tesla con múltiples GPU se optimizaron para cálculos altamente paralelos y fueron un elemento básico en la investigación científica, el aprendizaje automático y el análisis de big data. Están diseñados para satisfacer las demandas específicas de estas aplicaciones, ofreciendo un alto rendimiento computacional, grandes capacidades de memoria y funciones avanzadas como la memoria de código de corrección de errores (ECC). Aunque menos comunes que sus contrapartes de una sola GPU, estas tarjetas Tesla de doble GPU presentaban una solución poderosa, aunque de nicho, en la informática empresarial.
La llegada de NVLink
Ingrese NVLink, presentado con la arquitectura Volta de NVIDIA en 2017. Esta tecnología no fue solo una actualización, sino un replanteamiento fundamental de cómo se podrían interconectar las GPU. NVLink ofrecía un ancho de banda significativamente mayor (hasta 900 GB/s con las últimas versiones), menor latencia y una topología de malla que permitía interconexiones más complejas y numerosas entre las GPU. Además, NVLink introdujo el concepto de memoria unificada, permitiendo la agrupación de memoria entre GPU conectadas, una característica crucial para tareas que requieren grandes conjuntos de datos.
Evolución del rendimiento de NVLink
SLI frente a NVLink
A primera vista, uno podría pensar en NVLink como "SLI con esteroides", pero eso sería una simplificación excesiva. Si bien ambas tecnologías tienen como objetivo vincular múltiples GPU, NVLink está diseñado pensando en una audiencia diferente. Está diseñado para investigación científica, análisis de datos y, más notablemente, aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El mayor ancho de banda, la menor latencia y la memoria unificada hacen de NVLink una solución mucho más flexible y poderosa para los desafíos computacionales actuales.
La columna vertebral técnica de NVLink
NVLink representa una evolución lógica en la tecnología de interconexión multi-GPU, no sólo en términos de velocidad sino también en diseño arquitectónico. La estructura de NVLink está compuesta por líneas de datos de alta velocidad que pueden transferir datos bidireccionalmente. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en bus, NVLink utiliza una conexión punto a punto, lo que reduce eficazmente los cuellos de botella y mejora el rendimiento de los datos. Las versiones más recientes ofrecen anchos de banda de hasta 900 GB/s, una mejora significativa con respecto a las capacidades de SLI.
HP Z8 Fury G5 con 4x GPU A6000
Una de las características clave que distingue a NVLink es su capacidad para admitir una topología de malla. A diferencia de las topologías en cadena o de concentrador y radios de tecnologías más antiguas, una configuración de malla permite conexiones más versátiles y numerosas entre las GPU. Esto es particularmente útil en centros de datos y aplicaciones informáticas de alto rendimiento donde las rutas de datos complejas son la norma.
La memoria unificada es otra característica de NVLink. Esto permite que las GPU compartan un grupo de memoria común, lo que permite compartir datos de manera más eficiente y reduce la necesidad de copiar datos entre GPU. Este es un gran impulso para aplicaciones como el aprendizaje automático y el análisis de big data, donde los grandes conjuntos de datos a menudo exceden la capacidad de memoria de una sola GPU.
NVLink también mejora la latencia, un factor crucial en cualquier configuración informática de alto rendimiento. Una latencia más baja garantiza una transferencia y sincronización de datos más rápida entre GPU, lo que genera cálculos paralelos más eficientes. Esto se logra a través de las capacidades de acceso directo a la memoria (DMA) de NVLink, lo que permite que las GPU lean y escriban directamente en la memoria de cada una sin involucrar a la CPU.
El impacto en la IA y el aprendizaje automático
Dada la creciente importancia de la IA en la informática moderna, las ventajas de NVLink no son sólo incrementales sino transformadoras. En el entrenamiento de modelos de IA y la creación de datos, NVLink permite una transferencia de datos más rápida entre GPU, lo que permite un procesamiento paralelo más eficiente. Esto es especialmente beneficioso cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos de entrenamiento, un tema que se alinea estrechamente con el campo emergente de la creación de datos de entrenamiento de modelos de IA.
Con las crecientes demandas de la informática avanzada, como simulaciones cuánticas, análisis en tiempo real y algoritmos de IA de próxima generación, podemos esperar mayores mejoras en las capacidades de NVLink. Ya sea que se trate de un aumento en el ancho de banda o de nuevas funciones que faciliten una cooperación aún mayor entre las GPU, NVLink o su sucesor, sin duda, seguirán siendo fundamentales para satisfacer las necesidades computacionales del mañana.
La transición de SLI a NVLink marca un hito importante para las tecnologías multi-GPU. Refleja el compromiso de NVIDIA con la innovación y su profundo conocimiento del cambiante panorama computacional. Desde juegos hasta inteligencia artificial, desde aplicaciones de consumo hasta centros de datos, las raíces de NVLink en juegos y SLI ilustran cómo la necesidad genera innovación, impulsando la tecnología hacia adelante en un ciclo interminable de mejora.
Interactuar con StorageReview
Boletín informativo | Canal de YouTube | Podcast iTunes/Spotify | @Instagram | Twitter | @TikTok | RSS Feed
