Jak skonfigurować NVLink na serwerze dedykowanym?

Konfiguracja NVLink na serwerze dedykowanym AlexHost

Dlaczego warto korzystać z NVLink na AlexHost? NVLink umożliwia ultraszybką komunikację GPU-to-GPU i GPU-to-CPU, idealną do zadań AI, głębokiego uczenia się i HPC. Serwery dedykowane AlexHost z pamięcią masową NVMe, dostępem root i ochroną DDoS zapewniają idealne środowisko dla konfiguracji multi-GPU z obsługą NVLink. Niniejszy przewodnik obejmuje konfigurację NVLink w celu uzyskania optymalnej wydajności w AlexHost.

Co to jest NVLink?

NVLink to zastrzeżona przez firmę NVIDIA technologia połączeń, która umożliwia przesyłanie danych między układami GPU lub między układami GPU a procesorami CPU z dużą przepustowością. Umożliwia ona szybszą komunikację niż standardowe połączenia PCI Express (PCIe) dzięki wykorzystaniu wielu pasów danych. Ta bezpośrednia komunikacja minimalizuje potrzebę przechodzenia danych przez CPU, co może zredukować wąskie gardła i poprawić ogólną wydajność systemu. Kluczowe zalety NVLink

• Szybsza komunikacja: NVLink zapewnia do 25 GB/s dwukierunkowej przepustowości na łącze, znacznie szybciej niż PCIe 3.0.
• Skalowalność: NVLink umożliwia skalowanie na wielu procesorach graficznych w przypadku złożonych obliczeń, takich jak szkolenie modeli sztucznej inteligencji lub symulacje naukowe.
• Ujednolicony dostęp do pamięci: NVLink ułatwia współdzielony dostęp do pamięci pomiędzy układami GPU, umożliwiając im wzajemne korzystanie z pamięci i wspólną pracę nad dużymi zestawami danych.

Wymagania wstępne dla konfiguracji NVLink

Przed konfiguracją NVLink należy upewnić się, że dostępne są następujące elementy

1. Obsługiwane układy GPU: NVLink jest dostępny tylko na niektórych układach GPU NVIDIA, takich jak NVIDIA Tesla, Quadro i GeForce RTX (2080, 2080 Ti, 3080, 3090 itp.). Sprawdź, czy Twoje układy GPU obsługują NVLink, sprawdzając dokumentację NVIDIA dla konkretnego modelu, którego używasz.
2. Mostek NVLink: Do fizycznego połączenia układów GPU wymagany jest mostek NVLink. Liczba potrzebnych mostków będzie zależeć od liczby układów GPU i wybranej konfiguracji. Niektóre układy GPU mogą korzystać z wielu mostków NVLink w celu uzyskania wyższej przepustowości.
3. System z włączoną obsługą NVLink: Upewnij się, że płyta główna systemu i BIOS obsługują NVLink. System musi mieć wystarczającą liczbę slotów PCIe i odpowiednie odstępy, aby fizycznie zmieścić układy GPU i mostek NVLink.
4. Sterowniki NVIDIA i CUDA: Aby w pełni wykorzystać NVLink, konieczne będzie zainstalowanie najnowszych sterowników NVIDIA i zestawu narzędzi CUDA. Są one niezbędne do umożliwienia komunikacji między układami GPU.

Przewodnik krok po kroku dotyczący konfiguracji NVLink

Krok 1: Instalacja układów GPU

Przed konfiguracją NVLink zainstaluj obsługiwane układy GPU NVIDIA w slotach PCIe swojego systemu. Upewnij się, że układy GPU są bezpiecznie osadzone w odpowiednich gniazdach. Jeśli płyta główna obsługuje wiele układów GPU, należy pamiętać o odstępach między gniazdami, ponieważ muszą one pomieścić mostek NVLink

1. Wyłącz komputer i odłącz go od zasilania.
2. Otwórz obudowę systemu.
3. Włóż procesory graficzne do gniazd PCIe i zabezpiecz je na miejscu.
4. Podłącz wszelkie niezbędne kable zasilające z zasilacza (PSU) do układów GPU.
5. Zamknij obudowę systemu i włącz go ponownie.

Krok 2: Instalacja mostka NVLink

Po zainstalowaniu procesorów graficznych można je podłączyć za pomocą mostka NVLink. Wykonaj następujące kroki

1. Zidentyfikuj złącza NVLink w górnej części procesorów graficznych. Złącza te zostały zaprojektowane specjalnie dla mostka NVLink.
2. Dopasuj mostek NVLink do złączy i ostrożnie wciśnij go na miejsce. Upewnij się, że mostek jest dobrze osadzony na obu procesorach graficznych.
3. Jeśli konfiguracja wykorzystuje kilka mostków NVLink (dla niektórych układów GPU z dwoma złączami), powtórz ten proces dla każdego mostka.

Krok 3: Instalacja sterowników NVIDIA

Aby włączyć funkcję NVLink, w systemie muszą być zainstalowane najnowsze sterowniki NVIDIA. Wykonaj poniższe kroki, aby zainstalować sterowniki

1. Pobierz najnowsze sterowniki NVIDIA: Odwiedź stronę pobierania sterowników NVIDIA, wybierz swój model GPU i pobierz odpowiednie sterowniki dla swojego systemu operacyjnego.
2. Zainstaluj sterowniki: Dla systemu Linux
   ###ATP_NOTR_1_CODE_TAG_NOTR_ATP##

   W przypadku systemu Windows uruchom pobrany instalator sterowników i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.

3. Uruchom ponownie system: Po zainstalowaniu sterowników należy ponownie uruchomić system, aby upewnić się, że zmiany zostały wprowadzone.

Krok 4: Zainstaluj CUDA Toolkit

NVLink jest często używany w połączeniu z CUDA, szczególnie w zadaniach głębokiego uczenia i HPC. Aby w pełni wykorzystać NVLink, w systemie musi być zainstalowany CUDA Toolkit

1. Pobierz CUDA Toolkit: Odwiedź stronę pobierania CUDA Toolkit i pobierz odpowiednią wersję dla swojego systemu operacyjnego.
2. Zainstaluj CUDA: Dla systemu Linux
   ###ATP_NOTR_2_CODE_TAG_NOTR_ATP##

   W przypadku systemu Windows uruchom instalator CUDA i postępuj zgodnie z instrukcjami.

3. Weryfikacja instalacji CUDA: Po instalacji sprawdź, czy CUDA jest poprawnie zainstalowana, uruchamiając następujące polecenie
   nvcc --version


   Powinno to zwrócić wersję CUDA zainstalowaną w systemie.

Krok 5: Włącz NVLink

Teraz, gdy procesory graficzne są zainstalowane, a sterowniki i CUDA są skonfigurowane, możesz włączyć NVLink

1. Sprawdź konfigurację GPU: Sprawdź, czy procesory graficzne są zainstalowane i rozpoznawane przez system za pomocą następującego polecenia (Linux)
   nvidia-smi


   Powinno to wyświetlić listę wszystkich procesorów graficznych zainstalowanych w systemie i pokazać ich status PCIe i NVLink.

2. Włącz NVLink za pomocą nvidia-smi: Narzędzie nvidia-smi służy do włączania i monitorowania NVLink. Aby sprawdzić, czy NVLink jest włączony, uruchom
   ###ATP_NOTR_5_CODE_TAG_NOTR_ATP##

   Jeśli NVLink jest poprawnie skonfigurowany, na wyjściu zostaną wyświetlone łącza między układami GPU, wskazujące, które układy GPU są połączone przez NVLink. Szukaj etykiety “NVLink” pomiędzy parami GPU.

3. Test NVLink: Możesz uruchomić testy lub testy porównawcze, aby zmierzyć wydajność NVLink. Narzędzia takie jak cuBLAS lub NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) mogą być wykorzystywane do testowania szybkości transferu danych pomiędzy układami GPU za pośrednictwem NVLink.

Krok 6: Konfiguracja aplikacji do korzystania z NVLink

Aby aplikacje mogły korzystać z NVLink, należy skonfigurować je tak, by wykorzystywały interkonekt o wysokiej przepustowości pomiędzy układami GPU. Wiele frameworków głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow, PyTorch i MXNet, automatycznie wykrywa NVLink i wykorzystuje go do operacji na wielu procesorach graficznych. Na przykład w TensorFlow można sprawdzić dostępne procesory graficzne i ich łączność NVLink za pomocą

Struktury takie jak NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) są zoptymalizowane pod kątem NVLink i są wykorzystywane do przesyłania danych w środowiskach z wieloma procesorami graficznymi

Krok 7: Monitorowanie stanu NVLink

Po skonfigurowaniu protokołu NVLink konieczne jest monitorowanie jego stanu, aby upewnić się, że działa on prawidłowo. Narzędzie nvidia-smi zapewnia kompleksowe monitorowanie ruchu NVLink, wykorzystania przepustowości i wydajności GPU. Możesz użyć

To polecenie wyświetla szczegółowe statystyki dotyczące połączenia NVLink, w tym przepustowość i wszelkie błędy napotkane podczas przesyłania danych

Podsumowanie: Zwiększ wydajność GPU dzięki NVLink na AlexHost

NVLink zwiększa wydajność konfiguracji z wieloma procesorami graficznymi dla AI i HPC, a serwery dedykowane AlexHost zapewniają moc i bezpieczeństwo, aby je zmaksymalizować. Zainstaluj procesory graficzne, podłącz mostki NVLink, skonfiguruj sterowniki/CUDA i monitoruj za pomocą nvidia-smi. Dzięki szybkości i obsłudze NVMe AlexHost, Twoje obciążenia związane z głębokim uczeniem lub symulacją będą działać z maksymalną wydajnością – zacznij już dziś!