英伟达AI超级计算机SuperPod:H100→GH200→GB200

 

英伟达的 DGX SuperPOD 是一台完整的数据中心级 AI 超级计算机,采用模块化的设计,支持不同规模大小的设计。每台超级计算机都在出厂前完成了搭建、布线和测试,从而大大加快了在用户数据中心的部署速度 。

****  ** **NVIDIA DGX SuperPOD是下一代数据中心人工智能(AI)架构,旨在提供AI模型训练、推理、高性能计算(HPC)和混合应用中的高级计算挑战所需的计算性能水平,以提高预测性能和解决方案的时间。下面一起学习英伟达H100→GH200→GB200三代产品的GPU互连架构方案。

NVIDIA DGX SuperPOD采用模块化的设计,支持不同规模大小的设计。一个标准的SuperPOD由140台DGX A100 GPU服务器、HDR InfiniBand 200G网卡和NVIDIA Quantum QM8790交换机构建而成。每个DGX GB200系统搭载36个NVIDIA GB200超级芯片,共包含36个NVIDIA V100 Tensor Core GPU,可提供高达9.7 petaflops的AI性能和240TB的快速显存,且可通过增加机架来扩展性能。

1、基于H100搭建256 GPU的SuperPod

在DGX A100情况下,每个节点上8张GPU通过NVLink和NVSwitch互联,机间(不同服务器)直接用200Gbps IB HDR网络互联(注:机间网络可以用IB网络,也可以用RoCE网络)。而在DGX H100的情况下,英伟达把机内的NVLink扩展到机间,增加了NVLink-network Switch,由NVSwitch负责机内的交换,NVLink-network Switch则是负责机间交换的交换机,基于NVSwitch和NVLink-network Switch可以搭建256个H100 GPU组成的SuperPod(即一个超级计算系统 ),256个GPU卡Reduce带宽仍然可以打到450 GB/s,和单机内部8个GPU卡的Reduce带宽完全一致。

但是DGX H100的SuperPod也存在一定的问题,跨DGX H100节点的连接只有72个NVLink连接,SuperPod系统里并不是无收敛的网络。如下图,在DGX H100系统里,四个NVSwitch留出了72个NVLink连接用于通过NVLink-network Switch连接到其他DGX H100系统,72个NVLink连接的总双向带宽是3.6TB/s,而8个H100的总双向带宽是7.2TB/s,因此,在SuperPod系统里在NVSwitch处存在收敛。

图:基于H100搭建256 GPU的SuperPod

2、基于GH200和GH200 NVL32搭建256 GPU的SuperPod

2023年,英伟达隆重推出DGX GH200生成式AI引擎,这款硬件产品实现了H200 GPU与Grace CPU的完美融合。每个Grace CPU都配备了一个对应的H200 GPU,为用户提供卓越的性能和内存带宽。此外,为了进一步提升效率,GH200的GPU与CPU之间也采用了NVLink4.0高速连接技术,助力AI应用在各领域的突破性发展。

GH200通过NVLink 4.0的900GB/s超大网络带宽能力来提升算力,服务器内部可能采用铜线方案,但服务器之间可能采用光纤连接。对于单个256 GH200芯片的集群,计算侧1个GH200对应9个800Gbps(每个800Gbps对应100GB/s,2条NVLink 4.0链路)光模块。GH200 SuperPod与DGX H100 SuperPod的区别在于在单节点内部和节点之间互联时都是用NVLink-network Switch互联。

DGX GH200采用二级Fat-tree结构,由8个GH200和3个一级NVLink-network Switch(每个NVSwitch Tray包含2个NVSwitch芯片,有128个Port)组成单机,32个单机经由36个二级NVLink-network Switch全互联,形成了256个GH200的SuperPod(注意是36个二级NVLink-network Switch,这样才能保证无收敛)。图:基于GH200搭建256 GPU的SuperPod

GH200 NVL32是一款机架级集群,每个节点拥有32个GH200 GPU和9个NVSwitch Tray(18个NVSwitch3.0芯片)。如果要组成256个GPU的超级节点,需要再配置一级机间的36个NVLink-network Switch。这款产品具有高性能、高可靠性和高扩展性,适用于大规模数据中心和云计算环境。

3、基于GB200 NVL72搭建576 GPU的SuperPod

和GH200不同,一个GB200由1个Grace CPU和2个Blackwell GPU组成(注:单个GPU算力不完全等价B200)。GB200 Compute Tray是基于英伟达MGX设计的,一个Compute Tray包含2个GB200,也就是2个Grace CPU、4个GPU。

一个GB200 NVL72节点包含18个GB200 Compute Tray,即36个Grace CPU,72个GPU,此外还包含9个NVLink-network Switch Tray(每个Blackwell GPU有18个NVLink,而每个第4代NVLink-network Switch Tray包含144个NVLink Port,所以需要72*18/144=9个NVLink-network Switch Tray实现全互联)。

图:GB200 NVL72内部拓扑架构

在英伟达的官方宣传中,8个GB200 NVL72组成一个SuperPod,从而组成一个由576个GPU组成的超级节点。但是,我们通过分析可以看出GB200 NVL72机柜中的9个NVLink-network Switch Tray已经全部用于连接72个GB200了,已经没有额外的NVLink接口用于扩展构成更大规模的两层交换集群了,576个GPU的SuperPod从英伟达官方的图片来看,更多的是通过Scale-Out RDMA网络互联的,而并不是通过Scale-Up的NVLink网络互联的。

如果需要通过NVLink互联来支持576个GPU的SuperPod,则需要每72个GB200配置18个NVSwitch,这样单机柜就放不下了。另外,英伟达官方说NVL72有单机柜版本,也有双机柜的版本,并且双机柜每个Compute Tray只有一个GB200子系统,这样有可能是通过双机柜的版本来实现通过NVLink互联来支持576个GPU的SuperPod,这样这个双机柜版本的每个双机柜有72个GB200和18个NVLink-network Switch Tray,从而可以满足两层集群的部署需要。

如下图所示:图:基于GB200搭建576GPU的SuperPod

和上一代256个H200全互联类似结构类似,只是第一级及第二级所有的设备台数有所不同,需要两级NVLink-network Switch互联:第一级的一半Port连接576个Blackwell GPU,所以需要576*18/(144/2) =144个NVLink-network Switch,每个NVL72有18个NVLink-network Switch Tray。第二级Port全部与第一级的NVLink-network Switch Port连接,所以需要144*72/144=72 个NVSwitch。

 

-对此,您有什么看法见解?-

-欢迎在评论区留言探讨和分享。-

相关推荐
陈广亮25 分钟前
构建具有长期记忆的 AI Agent:从设计模式到生产实践
人工智能
会写代码的柯基犬35 分钟前
DeepSeek vs Kimi vs Qwen —— AI 生成俄罗斯方块代码效果横评
人工智能·llm
Mintopia1 小时前
OpenClaw 是什么?为什么节后热度如此之高?
人工智能
爱可生开源社区1 小时前
DBA 的未来?八位行业先锋的年度圆桌讨论
人工智能·dba
叁两4 小时前
用opencode打造全自动公众号写作流水线,AI 代笔太香了!
前端·人工智能·agent
前端付豪4 小时前
LangChain记忆:通过Memory记住上次的对话细节
人工智能·python·langchain
strayCat232554 小时前
Clawdbot 源码解读 7: 扩展机制
人工智能·开源
王鑫星4 小时前
SWE-bench 首次突破 80%:Claude Opus 4.5 发布,Anthropic 的野心不止于写代码
人工智能
lnix4 小时前
当“大龙虾”养在本地:我们离“反SaaS”的AI未来还有多远?
人工智能·aigc