StorageReview.com

Konsorcium UALink finalizuje specifikaci 1.0 pro propojení akcelerátorů umělé inteligence

AI  ◇  Enterprise

Konsorcium UALink oficiálně ratifikovalo specifikaci Ultra Accelerator Link 200G1.0, čímž zavádí standardizovaný přístup k propojování akcelerátorů umělé inteligence ve velkém měřítku. Tento otevřený standard má v úmyslu změnit prostředí, kterému v současnosti dominují proprietární řešení.

Lídři v oboru se sjednocují za otevřeným standardem

Konsorcium UALink, založené v říjnu 2024, zastupuje více než 85 členských společností, včetně technologických gigantů AMD, Apple, Alibaba, AWS, Cisco, Google, HPE, Intel, Meta, Microsoft a Synopsys. Konsorcium bylo založeno s cílem vytvořit otevřený průmyslový standard pro škálovatelná řešení propojení umělé inteligence, která by mohla splňovat rostoucí požadavky moderních úloh umělé inteligence.

Technické specifikace a schopnosti

Technický diagram UALink 1.0

Specifikace definuje propojení s nízkou latencí a vysokou šířkou pásma, které podporuje až 1 024 akcelerátorů v rámci jednoho výpočetního podu s umělou inteligencí. Nabízí propustnost 200 GT/s na kanál, se signalizací rychlostí 212.5 GT/s pro pokrytí režijních nákladů. UALinky lze konfigurovat v jednopásmovém (x1), dvoupásmovém (x2) nebo čtyřpásmovém (x4) uspořádání, přičemž čtyřpásmová konfigurace dosahuje obousměrné propustnosti 800 GT/s. Systém je optimalizován pro délky kabelů do 4 metrů, což umožňuje zpáteční latenci kratší než 1 mikrosekunda.

Architektura implementuje čtyři hardwarově optimalizované vrstvy: fyzickou vrstvu (využívající upravené ethernetové komponenty), datovou linkovou vrstvu (zabalení 64bajtových útržků do 640bajtových jednotek), transakční vrstvu (implementace komprimovaného adresování) a protokolovou vrstvu (umožnění přímých operací s pamětí mezi akcelerátory).

UALink 1.0 full stack

UALink nabízí oproti stávajícím proprietárním řešením významné výhody, včetně optimalizace výkonu (dosažení 93% efektivní špičkové šířky pásma s deterministickým výkonem), zvýšení efektivity (snížená spotřeba energie, menší plocha čipu a zvýšená efektivita šířky pásma) a vestavěných bezpečnostních funkcí prostřednictvím UALinkSec. Podporuje také dělení virtuálních podů (Virtual Pod Partitioning) pro úlohy s více klienty.

UALink 1.0 vs. konkurenční řešení

Specifikace UALink přímo zpochybňuje proprietární technologii NVLink od společnosti NVIDIA, která je v současné době v páté generaci. Zatímco UALink 1.0 podporuje působivé škálování s až 1 024 akcelerátory na pod, NVLink 5 umožňuje připojení až 576 GPU ve dvouvrstvé přepínané architektuře. Pokud jde o hrubou šířku pásma, UALink 1.0 poskytuje celkovou obousměrnou propustnost v celém systému 819.2 TB/s, což je méně než 1 036,8 TB/s u NVLink 5. Současná specifikace se zdá být konkurenceschopnější oproti předchozí generaci NVLink 4, přičemž UALink stále potřebuje překlenout rozdíl v šířce pásma na GPU a celkové propustnosti systému, aby odpovídal nejnovější nabídce NVIDIA. 

Dopad na průmysl a výhled do budoucna

S nebývalým tempem pokroku umělé inteligence se zintenzivňuje poptávka po škálovatelné výpočetní infrastruktuře, zejména u inferenčních úloh, které vyžadují masivní výpočetní zdroje v testovací době, s rostoucím výskytem nových „modelů uvažování“. Škálovatelná propojovací řešení se musí rychle vyvíjet, aby splňovala tyto exponenciálně rostoucí požadavky na pracovní zátěž umělé inteligence. 

Díky podpoře více než 85 významných technologických společností, od výrobců čipů přes poskytovatele cloudových služeb až po systémové integrátory, je standard UALink strategicky umístěn tak, aby mohl konkurovat proprietárním propojovacím technologiím. Tato široká podpora v tomto odvětví vytváří robustní ekosystém, který by mohl překonat uzavřená řešení prostřednictvím společné inovace a konkurenceschopných cen. Vzhledem k tomu, že členské společnosti aktivně vyvíjejí produkty založené na této specifikaci, trh se brzy dočká široké škály řešení kompatibilních s UALink, která umožní aplikace umělé inteligence nové generace. Otevřená povaha standardu umožňuje rychlejší iteraci a vylepšování, což potenciálně urychluje jeho konkurenční pozici oproti zavedeným proprietárním technologiím v nadcházejících generacích.

Zapojte se do StorageReview

Zpravodaj | YouTube | Podcast iTunes / Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS kanál

Divyansh Džain

Inženýr strojového učení, domácí laboratorní pracovník a technologický nadšenec. Ve společnosti StorageReview vedu testování umělé inteligence a nových pracovních zátěží, poskytuji poznatky a analýzy výkonu.