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英伟达GPU芯片铜缆互联技术分析

04/30 09:55
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英伟达在GB200系列中创新采用铜缆线背板技术,通过NVLink Switch实现GPU与交换芯片的直连。每个GB200超级芯片由两颗Blackwell GPU和一颗Grace CPU构成,通过NVLink C2C协议(单向带宽450GB/s)连接,单个NVL72机柜可容纳72颗GPU,形成“超级GPU”架构。

在互联架构中,铜缆主要用于背板连接器到线背板、交换芯片跳线等场景。例如,NVL72系统使用5184根铜缆直接连接72颗GPU,通过定制的高密度连接器(如安费诺Paladin HD 224G)实现900GB/s的单向带宽传输。

一、引言

随着AI算力需求的爆发式增长,GPU集群间的高速互联成为制约算力密度的关键瓶颈。英伟达通过铜缆互联技术构建了从单机柜到跨集群的全场景解决方案,在成本、功耗和性能之间实现了突破性平衡。本文将从技术原理、产品应用、行业对比三个维度,系统解析英伟达铜缆互联技术的核心价值。

本文所有资料都已上传至“智能计算芯知识”星球。如“《68+份AI Agent技术报告合集》”,“《清华大学:DeepSeek报告13部曲合集》”,“浙江大学:DeepSeek技术20篇(合集)”,“《300+份DeepSeek技术报告合集》”,“《100+份AI芯片技术修炼合集》”,“800+份重磅ChatGPT专业报告”,“《12+份Manus技术报告合集》”,加入星球获取严选精华技术报告。

二、关键技术解析

1. 架构演进与核心技术突破

NVLink铜缆技术:在GB200系统中,72颗Blackwell GPU通过5000根NVLink铜缆实现全互连,总长度超2英里。每根铜缆采用224G PAM4信号调制,单通道速率达224Gbps,支持双向1.8TB/s带宽,较PCIe 5.0提升14倍。

信号完整性设计:通过Retimer芯片(如AEC方案)实现信号再生,解决铜缆在高速率下的衰减问题。例如,112G速率下AEC传输距离可达5-6米,而DAC仅能支持1米。

连接器创新:采用Amphenol Paladin HD 224G/s连接器,单连接器集成72个差分对,支持刀片式服务器的高密度部署。

2. 铜缆技术分类与场景适配

DAC(直连铜缆):无源设计,成本仅为光模块的1/6,功耗<0.1W,适用于3米内超短距连接(如NVL72机柜内互联)。

ACC(有源铜缆):集成Redriver芯片,112G速率下传输距离延长至1.5米,成本增加30%-40%,用于跨托盘连接。

AEC(有源增强型铜缆):采用Retimer芯片实现信号重构,112G速率下传输距离达5-6米,成本为光模块的30%,是中长距互联的核心方案。

3. 系统级优化

功耗控制:铜缆无需光电转换,单机柜NVL72系统较光模块方案节省20kW功耗。

散热设计:铜缆热密度低,支持液冷系统的高密度部署,例如GB200的单机柜算力达1EFLOPS。

三、核心指标对比

四、产品应用全景

1. GB200与NVL72系统

架构创新:采用刀片式设计,72颗GPU通过NVLink铜缆实现全互联,单机柜算力达1EFLOPS,较前代提升4倍。

成本优势:单机柜铜缆总成本约22万美元,仅为光模块方案的1/6。

2. Ruby服务器与DGX系列

互联密度提升:Ruby服务器采用AEC铜缆,单机柜GPU数量增至144颗,带宽利用率提升30%。

跨集群扩展:GB300计划采用1.6T光模块与铜缆协同,跨机柜互联带宽达1.6Tbps。

3. 行业适配性

训练场景:H100的NVLink铜缆支持900GB/s带宽,训练GPT-4速度较PCIe版本提升7倍。

推理场景:A100的PCIe铜缆方案成本更低,适合中小规模推理集群。

五、行业对比与趋势展望

1. 与光模块的竞争格局

短距场景:铜缆凭借成本(1/6)和功耗(1/30)优势主导机柜内互联,预计2025年渗透率超80%。

长距场景:光模块在跨数据中心连接中仍不可替代,但铜缆通过AEC技术向5-7米场景渗透。

2. 与AMD Infinity Fabric的差异

技术路径:AMD的Infinity Fabric专注于CPU-GPU内存一致性互联,带宽92GB/s,而英伟达铜缆聚焦GPU间高速通信

应用场景:AMD方案适用于异构计算,英伟达铜缆则在纯GPU集群中性能领先。

3. 未来技术演进

铜缆升级:224G单通道铜缆已进入样品阶段,预计2026年支持1.6T速率,传输距离突破10米。

光铜协同:英伟达计划在GB300中采用“短距铜缆+长距CPO”架构,进一步优化成本与性能。

硅光子融合:黄仁勋确认将继续使用铜缆技术,同时与台积电合作开发硅光子技术,预计2030年实现商用。

六、结论

英伟达铜缆互联技术通过信号调制优化、芯片级增强和系统级协同,构建了短距互联的性能标杆。其核心优势在于成本-功耗-性能的三维平衡,成为AI算力基础设施的关键支撑。

未来,随着224G铜缆技术的成熟和硅光子技术的融合,英伟达将进一步巩固在GPU互联领域的领导地位,推动AI算力进入新的爆发周期。

英伟达

英伟达

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。收起

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