Il panorama delle unità di elaborazione grafica (GPU) ha subito cambiamenti epocali negli ultimi due decenni, molto più recentemente con l’impennata dell’intelligenza artificiale. Una parte significativa di questa evoluzione è stata lo sviluppo di tecnologie che consentono a più GPU di funzionare in tandem. NVIDIA, leader nel settore delle GPU, è stata in prima linea in questa rivoluzione con due tecnologie cruciali: Scalable Link Interface (SLI) e Collegamento NV NVIDIA. Questo articolo ripercorre il viaggio da SLI a NVLink, evidenziando come NVIDIA si adatta continuamente alle esigenze informatiche in continua evoluzione.
Il panorama delle unità di elaborazione grafica (GPU) ha subito cambiamenti epocali negli ultimi due decenni, molto più recentemente con l’impennata dell’intelligenza artificiale. Una parte significativa di questa evoluzione è stata lo sviluppo di tecnologie che consentono a più GPU di funzionare in tandem. NVIDIA, leader nel settore delle GPU, è stata in prima linea in questa rivoluzione con due tecnologie cruciali: Scalable Link Interface (SLI) e Collegamento NV NVIDIA. Questo articolo ripercorre il viaggio da SLI a NVLink, evidenziando come NVIDIA si adatta continuamente alle esigenze informatiche in continua evoluzione.
L'alba della SLI
NVIDIA ha introdotto SLI all'inizio degli anni 2000, originariamente sviluppato da 3dfx per la linea di schede Voodoo2, ed è stata la risposta di NVIDIA alla crescente domanda di maggiore fedeltà grafica nei videogiochi e nelle applicazioni consumer. Fondamentalmente, SLI utilizza una tecnica nota come Alternate Frame Rendering (AFR) per dividere il carico di lavoro di rendering su più GPU. Ogni scheda disegnerebbe ogni altro fotogramma o anche una parte di ogni fotogramma, raddoppiando di fatto la potenza grafica. Sebbene all'epoca fosse rivoluzionario, lo SLI presentava dei limiti, tra cui una latenza più elevata e una mancanza di flessibilità nella condivisione dei dati tra le GPU.
SLI vs. CrossFire: una rivalità nelle soluzioni multi-GPU
Sebbene lo SLI di NVIDIA abbia stabilito il ritmo per le configurazioni multi-GPU, non è stato privo di concorrenza. CrossFire di AMD era un rivale diretto, offrendo funzionalità simili per configurazioni multi-GPU. Come SLI, CrossFire mirava a migliorare le prestazioni grafiche attraverso tecniche come Alternate Frame Rendering (AFR) e Split Frame Rendering (SFR).
Credito immagine Dallas Moore
Tuttavia, CrossFire presentava una serie di vantaggi e sfide. Generalmente era più flessibile con le combinazioni di GPU che potevano essere utilizzate, consentendo un mix di diverse schede AMD. Il lato negativo è che CrossFire è stato spesso criticato per il suo stack software, che alcuni utenti hanno trovato meno affidabile e più complesso da configurare rispetto allo SLI di NVIDIA. Nonostante queste differenze, entrambe le tecnologie erano orientate allo stesso obiettivo: migliorare le esperienze grafiche di gioco e di consumo. I loro limiti nella gestione di attività più avanzate e ad alta intensità di dati avrebbero infine aperto la strada a soluzioni di prossima generazione come NVLink.
Con l’avvicinarsi degli anni 2010, il panorama informatico ha iniziato a cambiare radicalmente. L’ascesa dell’intelligenza artificiale (AI), del calcolo ad alte prestazioni (HPC) e dell’analisi dei big data necessitava di soluzioni multi-GPU più robuste. È diventato evidente che lo SLI, inizialmente progettato pensando ai giochi e ai carichi di lavoro dei consumatori, era insufficiente per queste attività ad alta intensità di calcolo. NVIDIA aveva bisogno di un nuovo paradigma.
L'era delle schede Dual-GPU: un approccio unico all'elaborazione multi-GPU
Mentre tecnologie come SLI e CrossFire si concentravano sulla connessione di più GPU discrete, esisteva un altro approccio meno comune alle configurazioni multi-GPU: le schede a doppia GPU. Queste schede grafiche specializzate ospitavano due core GPU su un singolo PCB (circuito stampato), agendo effettivamente come una configurazione SLI o CrossFire su una singola scheda. Schede come NVIDIA GeForce GTX 690 e AMD Radeon HD 6990 sono stati esempi popolari di questo approccio.
Le schede Dual-GPU offrono diversi vantaggi. Hanno risparmiato spazio condensando due GPU in uno slot per schede, rendendoli attraenti per i PC con fattore di forma ridotto. Hanno inoltre semplificato la configurazione eliminando la necessità di collegare schede separate con connettori esterni. Tuttavia, queste carte non erano prive di problemi. La dissipazione del calore rappresentava un problema significativo, che spesso richiedeva soluzioni di raffreddamento avanzate. Anche il consumo energetico era elevato e richiedeva alimentatori robusti per stabilizzare il sistema.
È interessante notare che le schede a doppia GPU erano una sorta di soluzione "meglio dei due mondi", che combinava la potenza pura delle configurazioni multi-GPU con la semplicità di una singola scheda. Tuttavia, venivano spesso visti come un prodotto di nicchia a causa dei costi elevati e delle sfide tecniche associate. Poiché le tecnologie multi-GPU come NVLink si sono evolute per offrire una larghezza di banda maggiore e una latenza inferiore, la necessità di schede dual-GPU è diminuita. Tuttavia, rimangono un capitolo affascinante nella storia dello sviluppo delle GPU.
La linea di GPU Tesla di NVIDIA è stata una pietra miliare nell'informatica di livello aziendale, in particolare nei data center e nei cluster di elaborazione ad alte prestazioni. Sebbene la maggior parte delle GPU Tesla siano schede a GPU singola progettate per le massime prestazioni ed efficienza, ci sono state eccezioni come la Tesla K80, che presenta due GPU su un'unica scheda. Queste schede Tesla multi-GPU sono state ottimizzate per calcoli altamente paralleli e sono state un punto fermo nella ricerca scientifica, nell'apprendimento automatico e nell'analisi dei big data. Sono progettati per soddisfare le esigenze specifiche di queste applicazioni, offrendo un elevato throughput computazionale, grandi capacità di memoria e funzionalità avanzate come la memoria ECC (Error-Correcting Code). Sebbene meno comuni delle loro controparti a GPU singola, queste schede Tesla a doppia GPU rappresentavano una soluzione potente, anche se di nicchia, nell'informatica aziendale.
L'avvento di NVLink
Entra NVLink, introdotto con l'architettura Volta di NVIDIA nel 2017. Questa tecnologia non è stata solo un aggiornamento ma un ripensamento fondamentale del modo in cui le GPU potrebbero essere interconnesse. NVLink offriva una larghezza di banda significativamente più elevata (fino a 900 GB/s con le versioni più recenti), una latenza inferiore e una topologia mesh che consentiva interconnessioni più complesse e numerose tra le GPU. Inoltre, NVLink ha introdotto il concetto di memoria unificata, consentendo il pooling di memoria tra GPU connesse, una caratteristica cruciale per le attività che richiedono set di dati di grandi dimensioni.
Evoluzione delle prestazioni NVLink
SLI e NVLink
A prima vista, si potrebbe pensare a NVLink come "SLI con steroidi", ma sarebbe una semplificazione eccessiva. Sebbene entrambe le tecnologie mirano a collegare più GPU, NVLink è progettato pensando a un pubblico diverso. È realizzato per la ricerca scientifica, l'analisi dei dati e, in particolare, per le applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. La maggiore larghezza di banda, la minore latenza e la memoria unificata rendono NVLink una soluzione molto più flessibile e potente per le sfide computazionali odierne.
Dorsale tecnica di NVLink
NVLink rappresenta un'evoluzione logica nella tecnologia di interconnessione multi-GPU, non solo in termini di velocità ma anche nel design architettonico. La struttura di NVLink è composta da corsie dati ad alta velocità in grado di trasferire dati in modo bidirezionale. A differenza dei tradizionali sistemi basati su bus, NVLink utilizza una connessione punto a punto, riducendo efficacemente i colli di bottiglia e migliorando la velocità di trasmissione dei dati. Le iterazioni più recenti offrono larghezze di banda fino a 900 GB/s, un miglioramento significativo rispetto alle capacità di SLI.
HP Z8 Fury G5 con 4 GPU A6000
Una delle caratteristiche principali che distingue NVLink è la sua capacità di supportare una topologia mesh. In contrasto con le topologie daisy chain o hub-and-spoke delle tecnologie precedenti, una configurazione mesh consente connessioni più versatili e numerose tra le GPU. Ciò è particolarmente utile nei data center e nelle applicazioni informatiche ad alte prestazioni in cui i percorsi dati complessi sono la norma.
La memoria unificata è un'altra caratteristica di NVLink. Ciò consente alle GPU di condividere un pool di memoria comune, consentendo una condivisione dei dati più efficiente e riducendo la necessità di copiare i dati tra GPU. Si tratta di un enorme impulso per applicazioni come l’apprendimento automatico e l’analisi dei big data, dove set di dati di grandi dimensioni spesso superano la capacità di memoria di una singola GPU.
NVLink migliora anche la latenza, un fattore cruciale in qualsiasi configurazione di elaborazione ad alte prestazioni. Una latenza inferiore garantisce un trasferimento dei dati e una sincronizzazione più rapidi tra le GPU, portando a calcoli paralleli più efficienti. Ciò è possibile grazie alle funzionalità di accesso diretto alla memoria (DMA) di NVLink, che consentono alle GPU di leggere e scrivere direttamente nella memoria dell'altra senza coinvolgere la CPU.
L’impatto sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico
Data la crescente importanza dell’intelligenza artificiale nell’informatica moderna, i vantaggi di NVLink non sono solo incrementali ma trasformativi. Nell'addestramento dei modelli AI e nella creazione dei dati, NVLink consente un trasferimento dati più rapido tra GPU, consentendo un'elaborazione parallela più efficiente. Ciò è particolarmente vantaggioso quando si lavora con set di dati di addestramento di grandi dimensioni, un argomento che si allinea strettamente con il campo emergente della creazione di dati di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.
Con le crescenti richieste di elaborazione avanzata come simulazioni quantistiche, analisi in tempo reale e algoritmi IA di prossima generazione, possiamo aspettarci ulteriori miglioramenti nelle capacità di NVLink. Che si tratti di un aumento della larghezza di banda o di nuove funzionalità che facilitano una cooperazione ancora maggiore tra GPU, NVLink o il suo successore rimarranno senza dubbio centrali per soddisfare le esigenze computazionali di domani.
Il passaggio da SLI a NVLink segna una pietra miliare significativa per le tecnologie multi-GPU. Riflette l’impegno di NVIDIA verso l’innovazione e la profonda comprensione del mutevole panorama computazionale. Dai giochi all'intelligenza artificiale, dalle applicazioni consumer ai data center, le radici di NVLink nei giochi e nello SLI illustrano come la necessità generi innovazione, portando avanti la tecnologia in un ciclo infinito di miglioramento.
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