一文搞懂服务器内部CPU&GPU互联技术和带宽计算方式

前言，GPU服务器的产品形态丰富，支持的卡数、卡的形态以及卡间通信速率也有不同，新手朋友在学习GPU服务器知识时经常会遇到芯片间互联技术的困惑，举个例子：为什么大规模集群训练都采用H100 SXM的八卡机？NVLink和标准PCIe差距有多大？CPU-CPU、CPU-GPU、GPU-GPU间的互联带宽是多少？有计算公式吗？今天一篇文章和大家讲清楚！

一、Intel的UPI、AMD的xGMI的CPU互联技术解析

CPU在服务器产品的数量通常是1颗、2颗、4颗或者8颗，在数量超过1颗时都需要采用互联技术实现多颗CPU间的通信，目前主流的CPU品牌为Intel和AMD，他们实现CPU芯片互联的技术也不相同。

1、Intel的CPU互联技术QPI或UPI

UPI即Intel的Ultra Path Interconnect，从2017年发布第一代至强可扩展处理器skylake开始把QPI升级为了UPI，UPI拥有更高的通信速率、效率、更低的功耗，2路或者多路CPU之间通过2根或者更多UPI总线互联。

每条UPI总线总带宽=每秒传输次数(即UPI频率)×每次传输的有效数据(即16bit/8=2Byte)×双向，QPI或UPI的带宽计算举例：

一条9.6GT/s的QPI的单向带宽：9.6GT/s*16bit/8=19.2GB/s，一条10.4GT/s的UPI的单向带宽：10.4GT/s*16bit/8=20.8GB/s，一条11.2GT/s的UPI的单向带宽：11.2GT/s*16bit/8=22.4GB/s，

两颗icelake 处理器6348 三条UPI 的互联带宽为：

11.2GT/s*16bit/8*3*2=134.4GB/s，后面的3和2是指三条、双向。

2、Intel的多路CPU互联技术举例

我们知道Intel的服务器CPU通常支持双路、四路或八路扩展，以skylake为例图示如下：

1、双路互联支持2\3条UPI互联，当然和CPU和主板都相关，必须是都支持3条UPI的情况下才可以。2、4S之所以有中间的虚线，是因为skylake这一代5系CPU只有2条UPI，互联时只能采用四颗CPU环状互联的方式，6系才有3条。3、8S就比较简单了，必须支持3UPI。

3、AMD的CPU互联技术xGMI

虽然AMD给CPU互联链路起了个名字叫xGMI，但是并不是什么新的技术，而是基于标准的PCIe做的，每条xGMI对应16条PCIe的lane，是要占据CPU的PCIe资源的，通常xGMI是3条或者4条；如上图是AMD milan的GPU直通平台（CPU-GPU间无PCIe SW），因为中间通过三条xGMI，整机可提供128x2-（16x2x3）=160条PCIE lane，如果满配8张GPU占用了16x8=128条PCIe通道后，还剩32条PCIe Lane给其他IO部件使用（看懂的同学，帮忙给点个赞）。

二、CPU到GPU间的PCIe互联技术解析

服务器内部CPU到GPU间通信目前最主流的就是PCIe技术，也是最通用最主流的各类IO部件的互联技术。目前主流的PCIe4.0和5.0。

PCIe不同版本以及带宽情况如下：

1、传输速率的单位GT/s即Giga transaction per second (千兆传输/秒)，描述的是物理层通信协议的速率，即每一秒内传输的次数。2、举例：PCIe3.0每条通道（Lane）是8GT/s，有效数据占比为128b/130b，每条Lane是8Gx(128/130)/8=0.9846GB/s，根据Lane的数量相乘就可以了（这里都是说的单向）。3、举例：以PCIE 5.0为例，每条Lane是32GT/s，换算有效的数据带宽后是32G8x(128/130)/8=3.938GB/s≈4GB/s，PCIe版本的H800是16条Lane，4x16=64GB/s单向，双向就是128GB/s。

三、GPU-GPU的典型互联方案NVLink等技术解析

Nvlink是英伟达私有的芯片互联技术，通常用于GPU之间或者GPU到CPU，Nv Switch是基于Nvlink技术的芯片或者类似交换机的设备，在主机内部NvSwitch是芯片，跨节点互联就是搭载Nv switch芯片的独立网络设备。历代Nvlink的版本和速率变化如下：

1、Nvlink和PCIe两种互联技术对比：

Nvidia GPU互联技术最新的是NVLink 5.0。与前代4.0相比通道数目不变，速率翻倍至1.8TB/s，PCIe目前最新的版本是Gen5，作为计算机当中最通用的互联技术，和Nvlink相比差距有多大呢？

PCIe 5.0x16的双向互联带宽计算分析：

1、每条链路单向32Gb/s，换算成大B需要除以8，为4GB/s2、双向是2倍关系，8GB/s3、总带宽：16x8=128GB/s

与最新的NVLink5.0相比，来到了约14倍的差距；

2024年，Blackwell架构的B200正式发布，NVLink和NVSwitch芯片分别来到5.0和4.0的版本，单条链路速率翻倍来到单向50GB/s，数量还是18条，GPU间的互联带宽翻倍至1.8TB/s，8个GPU对应2个NVswitch芯片，每个NvSwitch芯片拥有72个NVLink5.0接口，每个GPU用9条NVLink和2个NVSwitch芯片互联，如下图所示：

2、包括Nvlink在内，AI芯片互联技术大致有6种类型，简单总结如下：

3、AMD的Infinity Fabric

八张AMD的MI300X OAM GPU卡通过8条PCIe 5.0x16的链路实现全互联。如下图所示卡到多卡是896GB/s，但是2张卡间依然是最高128GB/s

4、NVLink的挑战者Ualink概述

24年4月包括 AMD、英特尔、惠普企业（HPE）、博通以及思科、微软、谷歌以及 Meta等一众科技巨成立了新的行业组织 UALink（Ultra Accelerator Link），目的是通过开放标准对 Nvidia 进行反击，目前还是起步阶段。个人的总结，

1、UALink 1.0 采用AMD Infinity Fabric实现单节点内GPU互联，跨节点的Scale-UP扩展网络基于以太网开发。2、使用时需要配置专门的Ultra Ethernet NIC和交换机，UALink 1.0设计上就支持多达 1024个AI芯片互联。3、目前还处于探索阶段，距离大规模的普及至少还需要3-5年时间。