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GPU-CPU Superchip把CPU和GPU放到了一塊電路板上，上一次CPU和GPU走這么近的時候，還是集成顯卡“寄生”在CPU時候。

肉眼可見的是，左側(cè)應(yīng)該是Hopper GPU芯片，周圍幾個看著像是顯存顆粒。右側(cè)應(yīng)該是Grace CPU，周圍有很多像供電單元一樣的東西。

Grace CPU是英偉達的第一個數(shù)據(jù)中心CPU，擁有最多72個Arm Neoverse V2核心，支持最多512GB的LPDDR5X內(nèi)存，每個CPU的內(nèi)存帶寬可達546GB/s。

Hopper是英偉達第九代數(shù)據(jù)中心GPU，主要面向大規(guī)模AI和HPC應(yīng)用，相較于上一代Ampere 有很多提升。

Grace和Hopper之間通過一個叫NVLink Chip-2-Chip(C2C)的互聯(lián)技術(shù)連在了一起，提供高達900 GB/s的總帶寬（單向是450GB/s），是x16的PCIe Gen5的7倍，可以為兩個芯片提供內(nèi)存一致性、高帶寬和低延遲的通信。

英偉達在文檔里寫道，NVLink C2C所提供的內(nèi)存一致性優(yōu)勢，可以提高開發(fā)者的生產(chǎn)力，可以提高性能，可以提高GPU的可訪問的內(nèi)存容量。

所謂提高生產(chǎn)力，是指在NVLink C2C的幫助下，CPU和GPU現(xiàn)在可以同時且透明地訪問對方的內(nèi)存，這使得開發(fā)者可以專注于算法設(shè)計，而不用花時間做內(nèi)存管理。

NVLink C2C所提供的內(nèi)存一致性，允許開發(fā)者只傳輸他們需要的數(shù)據(jù)，而不需要把整個頁面數(shù)據(jù)遷移到GPU或從GPU遷出。

這里提供的內(nèi)存一致性，還支持通過CPU和GPU的原子操作，來實現(xiàn)GPU和CPU線程之間的輕量級同步原語，方便開發(fā)者控制多個線程之間的協(xié)作和通信。

此外，配合地址轉(zhuǎn)換服務(wù)（ATS），NVLink C2C可以利用NVIDIA Hopper DMA引擎，來快速地在主機和設(shè)備之間傳輸大量的內(nèi)存數(shù)據(jù)。

在NVLink C2C的幫助下，應(yīng)用程序可訪問的內(nèi)存不止GPU所提供的96GB，可用的還有來自Grace CPU的內(nèi)存，每一個Grace Hopper Superchip可提供最多512GB的LPDDR5X的CPU內(nèi)存。

加起來就是512+96=608GB!

另外，NVLink C2C還支持NVLink Switch System，這使得一塊Hopper GPU不僅可以訪問本地Grace CPU的內(nèi)存，還能透過交換機訪問遠端的Hopper GPU以及遠端的Grace CPU的內(nèi)存。

也就是說，每一個Hopper GPU都可以訪問集群里的所有內(nèi)存。值得注意的是，NVLink Switch和NVLink C2C的帶寬一樣是900GB/s的，這為跨節(jié)點的內(nèi)存訪問一致性提供了基礎(chǔ)。

由于NVLink可連接最多256張Grace Hopper Superchip，算下來，最多可以訪問150TB（256x608GB）的內(nèi)存。

總之，NVLink C2C能讓應(yīng)用程序能夠更容易地直接讀取、儲存數(shù)據(jù)，更方便地進行原子操作，有助于處理更大、更復(fù)雜的問題。

Grace Hopper Superchip屬于是一種異構(gòu)加速平臺，適用于HPC和AI負(fù)載，它對技術(shù)領(lǐng)域的主要貢獻是：提供了迄今為止最簡單、最高效的異構(gòu)編程模型，為解決復(fù)雜問題的人提供了便利。

上圖展示的是基于Grace Hopper Superchip的一個HGX Grace Hopper Superchip節(jié)點，單節(jié)點的TDP高達1000瓦，風(fēng)冷散熱和水冷散熱都行。

這么一個東西要怎么用呢？大體上有兩種組織形式：

第一種是只用InfiniBand，配合英偉達的Bluefield-3 DPU，本質(zhì)上還是傳統(tǒng)的RDMA加速網(wǎng)絡(luò)，這種適合橫向擴展的機器學(xué)習(xí)和高性能計算工作負(fù)載。

另一種，在用了InfiniBand的基礎(chǔ)上，還在顯卡那一頭用NVLink Switch System把顯卡連在了一起，這種連接256個Grace Hopper Superchip的完全體適合用來解決世界上規(guī)模最大，最具挑戰(zhàn)性的AI訓(xùn)練和HPC工作負(fù)載。