近日，AMD、博通（Broadcom）、思科（Cisco）、谷歌（Google）、惠普企业（HPE）、英特尔（Intel）、Meta和微软（Microsoft）八家公司宣布了一个新的技术标准——Ultra Accelerator Link（UALink）。
这一开放标准旨在打破NVIDIA在人工智能（AI）数据中心网络中的垄断地位。
NVIDIA的现状与挑战
GPU被设计用于加速计算机图形的渲染，但很快被高性能计算（HPC）领域的从业者发现其在大规模并行计算中的巨大潜力。随着生成式人工智能（GenAI）的兴起，GPU的需求量激增，甚至引发了所谓的“GPU紧缺”现象。
GPU连接的三种方法:
● PCI总线
标准服务器通常可以通过PCI总线支持4-8个GPU，使用GigaIO FabreX内存结构等技术，这个数字可以增加到32个。虽然CXL技术也表现出了一定的潜力，但Nvidia对此的支持较少。对于许多应用来说，这些可组合的GPU域是替代GPU间直接扩展的方法。
● 服务器间互连
以太网或InfiniBand技术可以连接包含GPU的服务器，形成大型计算网络。以太网长期以来一直是计 算机网络的主力，而英特尔的Gaudi-2 AI处理器在芯片上集成了24个100Gb以太网连接。相比之下，Nvidia通过收购Mellanox独占了高性能InfiniBand互连市场。
● GPU到GPU互连
Nvidia开发了NVLink技术，实现GPU间每秒1.8TB的数据传输，并通过NVLink交换机在无阻塞计算架构中支持多达576个GPU。NVLink连接的GPU被称为“pod”，具有独立的数据和计算域。
NVIDIA目前在AI芯片市场上处于领导地位，不仅仅依靠其GPU芯片，还通过一系列技术巩固其市场地位。例如，NVLink是NVIDIA用于在多GPU系统中提供高速连接的技术。还利用Infiniband和以太网进行更大范围的系统连接。
NVLink是NVIDIA开发的一种高速GPU互连技术。相比传统的PCI-E解决方案，NVLink在速度上有显著提升，能够实现GPU之间每秒1.8TB的数据传输。
此外，NVLink还支持多达576个完全连接的GPU，形成无阻塞的计算结构。NVLink 最初是一种将 Nvidia GPU 卡上的内存组合在一起的方法，最终 Nvidia Research 实现了一个交换机来驱动这些端口，允许 Nvidia 以杠铃拓扑（barbell topology）连接两个以上的 GPU，或以十字交叉方形拓扑（crisscrossed square topology）连接四个 GPU，这种拓扑几十年来通常用于创建基于 CPU 的双插槽和四插槽服务器。通过 NVLink 连接的 GPU 称为“pod”，表示它们有自己的数据和计算域。
UALink的诞生
UALink是一种可提高新一代AI/ML集群性能的高速加速器互连技术。八家发起厂商成立了一个开放行业标准机构，制定相关技术规范，以促进新使用模式所需的突破性性能，同时支持数据中心加速器用开放生态系统的发展。
UALink 将通过以下方式提高性能：
● 低延迟和高带宽：通过 Infinity Fabric 协议，UALink 将实现低延迟和高带宽的互连，适用于AI和ML集群中的高性能计算需求。
● 大规模扩展：UALink 1.0版规范将允许在AI容器组中连接不超过1,024个加速器，支持在容器组中挂载到加速器（例如GPU）的内存之间进行直接加载和存储。
● 开放性和兼容性：UALink联盟旨在创建一个开放的行业标准，允许多家公司为整个生态系统增加价值，从而避免技术垄断。
预计到2024年第三季度，UALink的1.0版规范将正式推出，并向联盟公司开放。此外，1.1版规范将在2024年第四季度发布，进一步提高规模和性能。这些规范将支持多种传输，包括PCI-Express和以太网。
CXL（Compute Express Link）仍然是一个值得关注的传输协议，提供了CPU和GPU之间的内存共享功能。未来，CXL可能会成为CPU共享内存的标准方式。
小结
UALink的出现为打破NVIDIA在AI数据中心网络中的垄断提供了新的可能。随着这一标准的逐步推进，行业内的竞争将更加激烈，各家公司将有机会在这一领域取得新的突破。对于用户而言，这意味着将有更多高性能、低成本的选择可供使用。
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