简要定义

        NVLink 是 NVIDIA 推出的一种高性能互联技术，旨在提升 GPU 之间的数据通信效率和 GPU 访问主机内存的性能。它通过提供比传统 PCIe 更高的带宽和更低的延迟，极大地满足了高速计算对数据交互的需求。

核心价值

• 提升数据通信效率：NVLink 通过提供更高的带宽和更低的延迟，使得 GPU 之间的数据传输更加高效，从而加速了多 GPU 协同工作的性能。
• 支持多设备协同工作：NVLink 允许多个 GPU 之间直接进行内存访问，无需经过 CPU 和系统内存中转，进一步降低了延迟，并减轻了 CPU 的负担。
• 优化系统性能：通过高效的 GPU 间通信，NVLink 能够构建更强大的 GPU 集群，提升系统的整体计算性能，适用于大规模并行计算。

核心技术

• 物理层、数据链路层和传输层架构：NVLink 的核心架构分为三个层次，分别是物理层（Physical Layer, PL）、数据链路层（Data Link Layer, DL）和传输层（Transport Layer, TL），每个层次的设计旨在优化数据传输的不同方面。
• 多链路聚合：NVLink 支持多条链路同时操作，可以通过多条 NVLink 同时对其他 GPU 内的 HBM 数据进行访问，极大地增加了带宽和通信速度。
• 统一内存访问：NVLink 支持统一内存的概念，允许连接的 GPU 之间共享公共内存池，减少了数据传输的开销和延迟。

关键特征

• 高带宽与低延迟：NVLink 提供了远高于 PCIe 的带宽，大幅降低了设备之间的数据传输时间，使得多 GPU 协同工作成为可能。
• 直接互连：NVLink 允许 GPU 之间直接进行内存访问，无需经过 CPU 和系统内存中转，进一步降低了延迟，并减轻了 CPU 的负担。
• 缓存一致性：NVLink 支持缓存一致性协议，确保了多个 GPU 之间共享数据的一致性，简化了并行编程模型。
• 节能高效：尽管 NVLink 提供了高性能，但其设计也考虑了能效。相比传统互连方案，NVLink 在提供相同性能水平下通常能更节能。

应用领域

• 深度学习训练：在深度学习训练中，模型通常非常庞大，需要多个 GPU 协同计算。NVLink 可以加速模型参数和中间结果在 GPU 之间的同步和交换，显著缩短训练时间。
• 高性能科学计算：科学计算，如分子动力学模拟、天气预报等，通常需要处理海量数据和复杂的计算。NVLink 可以支持构建强大的 GPU 集群，加速科学发现进程。
• 实时数据分析：对于需要实时处理和分析海量数据的应用，如金融风险分析、欺诈检测等，NVLink 可以提供低延迟、高带宽的数据传输能力，保障实时性。
• 专业可视化：在专业图形工作站和可视化应用中，NVLink 可以支持多个 GPU 协同渲染复杂的场景，提供流畅、高质量的视觉体验。