进入AI大模型时代，单个GPU训练AI模型早已成为历史。如何让成百上千个GPU互连，组成宛若一个GPU的超级计算系统，成为业界热点！
1、GPU高性能计算概述 2、GPU深度学习基础介绍 3、OpenACC基本介绍 4、CUDACC++编程介绍 5、CUDAFortr基本介绍
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。
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，英伟达宣布生成式AI引擎DGX GH200投入量产，GH200是H200 GPU（H200与H100主要是内存大小和带宽性能方面的区别）与Grace CPU的结合体，一个Grace CPU对应一个H200 GPU，GH200除了GPU之间采用NVLink4.0连接以外，GPU和CPU之间也采用NVLink4.0连接。
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为机架级集群，单个GH200 NVL32拥有32个GH200 GPU和9个NVSwitch Tray（18个NVSwitch3.0芯片），如果组成256个GPU的GH200 NVL32超级节点，则需要再配置一级机间的36个NVLink-network Switch即可。
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。
本文链接：http://www.mocany.com/showinfo-1-53309-0.html从H100、GH200到GB200，英伟达如何构建 AI超级计算机SuperPod？
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