- \n
- Le consortium Nvidia pr\u00e9conise une distribution d’\u00e9nergie de 800 V pour l’IA<\/a><\/li>\n
- Une puissance de 1 kW pour les GPU de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration<\/a><\/li>\n<\/ul>\n
Le bloc d’alimentation (PSU) du GB300-NVL72 ajoute un stockage d’\u00e9nergie pour att\u00e9nuer les pics de consommation des charges de travail de l’IA et r\u00e9duire la demande de pointe du r\u00e9seau jusqu’\u00e0 30 %. Il s’agit l\u00e0 d’un \u00e9l\u00e9ment essentiel pour \u00e9viter de peser sur le r\u00e9seau \u00e9lectrique, et cette conception sera \u00e9galement utilis\u00e9e pour les syst\u00e8mes GB200 NVL72.<\/p>\n
Charges de travail synchronis\u00e9es<\/strong><\/p>\n
Dans le cadre de la formation \u00e0 l’IA, des milliers de GPU fonctionnent en synchronisation et effectuent le m\u00eame calcul sur des donn\u00e9es diff\u00e9rentes. Cette synchronisation entra\u00eene des fluctuations de puissance au niveau du r\u00e9seau \u00e9lectrique. Contrairement aux charges de travail traditionnelles des centres de donn\u00e9es, o\u00f9 les t\u00e2ches non corr\u00e9l\u00e9es lissent la charge, les charges de travail de l’IA provoquent des transitions abruptes entre les \u00e9tats d’inactivit\u00e9 et de forte puissance. Les GPU fonctionnent de mani\u00e8re synchrone, ce qui fait que la puissance totale absorb\u00e9e par une grappe de GPU refl\u00e8te et amplifie le sch\u00e9ma de puissance d’un seul n\u0153ud.<\/p>\n
Pour y rem\u00e9dier, l’alimentation GB300 utilise plusieurs m\u00e9canismes \u00e0 travers diff\u00e9rentes phases op\u00e9rationnelles, combinant le limiteur de puissance, le stockage d’\u00e9nergie et les m\u00e9canismes de dissipation du GPU.<\/p>\n
\n\nLe limiteur de puissance limite la consommation d’\u00e9nergie du GPU au d\u00e9but d’une charge de travail. Les niveaux de puissance maximale sont envoy\u00e9s aux GPU par le contr\u00f4leur de puissance et sont progressivement augment\u00e9s, en accord avec les taux de mont\u00e9e en puissance que le r\u00e9seau peut tol\u00e9rer. Une strat\u00e9gie plus complexe est utilis\u00e9e pour la r\u00e9duction progressive ; si la charge de travail se termine brusquement, le syst\u00e8me de dissipation du GPU continue \u00e0 dissiper la puissance en faisant fonctionner le GPU dans un mode sp\u00e9cial de dissipation de puissance. Cela assure une transition en douceur plut\u00f4t qu’une chute brutale. Figure 3. Solution de lissage de puissance.<\/p>\n
Pour les fluctuations de puissance rapides et \u00e0 court terme pendant le fonctionnement en r\u00e9gime permanent, des condensateurs \u00e9lectrolytiques ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9s dans les \u00e9tag\u00e8res d’alimentation GB300 NVL72. Le stockage d’\u00e9nergie se charge pendant les p\u00e9riodes de faible demande de puissance du GPU et se d\u00e9charge pendant les p\u00e9riodes de forte demande de puissance du GPU. Cependant, les condensateurs \u00e9lectrolytiques sont notoirement peu fiables et peuvent tomber en panne dans des environnements \u00e0 haute temp\u00e9rature.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00a0<\/div>\n<\/div>\nPour le ralentissement, un algorithme logiciel qui d\u00e9tecte le moment o\u00f9 la puissance du GPU est ramen\u00e9e \u00e0 un niveau d’inactivit\u00e9 lorsque la puissance moyenne en cours d’utilisation diminue. Le pilote logiciel qui met en \u0153uvre l’algorithme de lissage de la puissance engage le br\u00fbleur de puissance mat\u00e9riel. Le br\u00fbleur continue \u00e0 utiliser une puissance constante en attendant que la charge de travail reprenne ; si la charge de travail ne reprend pas, le br\u00fbleur r\u00e9duit progressivement la consommation d’\u00e9nergie. Si la charge de travail du GPU reprend, le br\u00fbleur se d\u00e9sengage instantan\u00e9ment. Lorsqu’une charge de travail se termine, le br\u00fbleur r\u00e9duit la consommation d’\u00e9nergie \u00e0 un rythme compatible avec les capacit\u00e9s du r\u00e9seau, puis se d\u00e9sengage.<\/p>\n
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<\/p>\nTableau 1. Principaux param\u00e8tres de configuration ayant une incidence sur la demande de puissance <\/em><\/p>\n
Avantages et r\u00e9sultats mesur\u00e9s<\/strong><\/p>\n
Les r\u00e9sultats empiriques obtenus avec les blocs d’alimentation GB200 de la g\u00e9n\u00e9ration pr\u00e9c\u00e9dente et GB300 avec stockage d’\u00e9nergie d\u00e9montrent des am\u00e9liorations significatives lorsqu’ils sont instrument\u00e9s dans une \u00e9tag\u00e8re d’alimentation d’un rack GB200.<\/p>\n
Avec l’alimentation pr\u00e9c\u00e9dente, la puissance CA tir\u00e9e du r\u00e9seau ressemble aux fluctuations de la consommation \u00e9lectrique du rack. La nouvelle conception \u00e9limine les variations de la puissance d’entr\u00e9e et la demande de puissance de pointe du r\u00e9seau a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duite de 30 % lors de l’entra\u00eenement du Megatron LLM, et les fluctuations rapides sont consid\u00e9rablement att\u00e9nu\u00e9es.<\/p>\n
Le bloc d’alimentation Liteon pour le GB300 Courtesy : Nvidia<\/p><\/div>\n
\u00c0 l’int\u00e9rieur de l’alimentation GB300, environ la moiti\u00e9 du volume est occup\u00e9e par les condensateurs de stockage d’\u00e9nergie. Nvidia a travaill\u00e9 avec le fournisseur d’alimentation LITEON Technology pour optimiser l’\u00e9lectronique de puissance et remplir l’espace restant avec 65 joules\/GPU de stockage d’\u00e9nergie. Un nouveau contr\u00f4leur de gestion de la charge a permis un lissage rapide de la puissance transitoire au niveau du rack.<\/p>\n
Implications de la conception du syst\u00e8me<\/strong><\/p>\n
L’int\u00e9gration du stockage de l’\u00e9nergie permet non seulement d’att\u00e9nuer les transitoires, mais aussi de r\u00e9duire les exigences de demande de pointe pour le reste du centre de donn\u00e9es. Il n’est donc pas n\u00e9cessaire d’approvisionner les installations pour une consommation \u00e9lectrique instantan\u00e9e maximale.<\/p>\n
La conception garantit que les fluctuations \u00e0 l’int\u00e9rieur du rack sont tol\u00e9r\u00e9es ; les n\u0153uds de calcul et les bus CC internes sont con\u00e7us pour s’adapter \u00e0 des changements rapides de l’\u00e9tat de l’alimentation. Le m\u00e9canisme de stockage de l’\u00e9nergie n’est utilis\u00e9 que pour optimiser le profil de charge vu par le r\u00e9seau et ne fournit pas d’\u00e9nergie au service public.<\/p>\n
Les syst\u00e8mes NVL72 GB200 et GB300 utilisent plusieurs \u00e9tag\u00e8res d’alimentation dans chaque rack. Par cons\u00e9quent, les strat\u00e9gies d’int\u00e9gration du stockage de l’\u00e9nergie et du lissage de la charge doivent tenir compte de l’agr\u00e9gation au niveau du rack et de la salle de donn\u00e9es. Les r\u00e9ductions de puissance aux heures de pointe permettent d’augmenter la densit\u00e9 des racks ou de r\u00e9duire les besoins en approvisionnement pour l’ensemble du centre de donn\u00e9es.<\/p>\n
www.nvidia.com<\/a> ; <\/a>www.infineon.com ;<\/a> www.innoscience.com<\/a><\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Nvidia a d\u00e9taill\u00e9 la conception de l’alimentation qu’elle utilise pour le syst\u00e8me d’IA Grace Blackwell GB300-NVL72, ajoutant le fabricant chinois de puces d’alimentation Innoscience \u00e0 sa liste de fournisseurs. L’ajout d’Innoscience est controvers\u00e9 en raison du litige qui l’oppose \u00e0 un autre fournisseur, Infineon Technologies : Infineon et Nvidia s’associent pour la fourniture d’\u00e9nergie pour […]<\/p>\n","protected":false},"author":40,"featured_media":484049,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[883],"tags":[3897,2198,3951,890],"domains":[47],"ppma_author":[3640,6199],"class_list":["post-484060","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologies","tag-gan-fr-2","tag-ia","tag-nvidia-fr","tag-powermanagement-fr","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"
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