以GPU運算著稱的Nvidia，近年來大舉拓展伺服器與雲端環境的人工智慧解決方案。以深度學習應用方面為例，在2016年3月舉行的GTC大會期間，該公司推出2U尺寸的整合伺服器設備DGX-1，起先搭配的是8套SXM2形式的GPU運算模組Tesla P100。
到了隔年，因應Nvidia新發布的Volta架構，DGX-1開始搭配基於這項新架構而成的Tesla V100（內建16 GB HBM2記憶體）。同時，該公司還發表針對個人端的整合工作站設備，稱為DGX Station，當中採用的GPU模組是4套Tesla V100。
有了專業級與入門級的DGX系列產品之後，在2018年的GTC大會上，Nvidia再接再厲，推出了因應超大量運算分析需求的頂級產品，稱為DGX-2。
這款整合設備體型相當大，機箱為10U尺寸，搭配的GPU數量也更多，總共有16套Tesla V100，比DGX-1多出一倍，因此，在深度學習的分析應用上，可達到2 PFLOPS的規模（Tesla V100的Tensor效能是125 TFLOPS）。
而上述的運算效能，如果以現行的2U尺寸伺服器來提供，Nvidia認為，可能必須要建置到3百臺伺服器，佔用15座機櫃空間，才有可能達成。若以這樣環境作為基準，反觀10U尺寸的DGX-2，僅需60分之一的機房空間，用電效率提升的幅度則是18倍。
搭配記憶體容量更大的V100 GPU，整臺伺服器可處理更大規模的資料
從運算規格來看，DGX-2採用的Tesla V100，是2018年Nvidia新增加的機型，內建HBM2記憶體容量為32 GB，比2017年推出的Tesla V100提高了1倍，所以，整臺伺服器能夠存取的GPU記憶體容量，也跟著水漲船高，來到512 GB之譜。
單就Tesla V100 32GB而言，若以Tesla V100 16GB為比較基準，用於記憶體資源受限既有伺服器配置的高效能運算應用時，Tesla V100 32GB可提升50%的效能。
若是相較於2017年推出的DGX-1搭配Tesla V100的組態，在進行FAIRSeq這套神經機器轉譯模型的訓練時，需15天之久，如果改用DGX-2，可提供10倍的效能，訓練時間縮短至1.5天。
搭配Nvidia獨創的NVSwitch技術，可強化單臺伺服器的多GPU互連效能
值得注意的是，DGX-2導入了更高階的GPU互連技術NVSwitch，提供的頻寬是現行PCIe交換器的5倍。它是基於NVLink所延伸出來的新應用，可彈性連接支援NVLink技術的GPU，建構出更有使用彈性的伺服器系統。
就NVSwitch本體而言，它是一顆NVLink交換器晶片，它採用台積電12 FFN製程，裡面包含了20億個電晶體，而且內建了18個NVLink埠（晶片裡面是18 x 18個連接埠，會由一條XBAR連接），而每埠最大可提供51.5 GB/s的傳輸速度，而匯聚雙向頻寬可達到928 GB/s。
事實上，過去Nvidia在單套GPU內部，以及2套GPU之間，就已經採用一條橫槓（Crossbar，XBAR）的管線來進行聯繫。以單GPU為例，可透過XBAR，在L2快取與HBM2記憶體，進行圖形處理叢集（GPC）與串流多處理器（SM）核心之間的資料交換。
而在雙GPU連接時，它們能經由PCIe提供的32 GB/s頻寬來存取彼此的記憶體，但這樣會與伺服器匯流排的CPU處理競爭，而僅能使用有限的I/O頻寬。此時，有了NVLink技術，能夠讓GPC存取遠端的GPU記憶體，NVLink也可在多個XBAR之間進行橋接。
若使用V100 GPU，因為它可支援6個NVLink，因此GPU之間的頻寬可達到300 GB/s。然而，如果伺服器搭配的GPU超過2套，NVLink會被切分成多個小型群組式連結，這麼一來會局限可擴展的設備規模，而且可能要運用直連方式串接，而且，每一對GPU之間的存取頻寬也會降低。
因應上述使用情境，Nvidia認為，可以發展某種形式的XBAR來彙整大量GPU的串接，使它們能夠存取彼此的GPU記憶體，就像由單一GPU驅動程式執行個體來統籌控制。而有了這樣的XBAR，GPU記憶體的存取，不再需要其他處理程序介入來幫忙，而且可獲得足夠的頻寬，而提供與雙GPU組態相同的效能擴展能力，於是NVSwitch應運而生。
若單就構造來看，NVSwitch也可說是一種橋接GPU的裝置，能夠提供基於NVLink的交織網路環境，封包轉換會在連接埠邏輯的區塊（Port Logic blocks）進行，讓I/O流量都能前往多個GPU，或讓I/O流量源於多個GPU ，就像在單一GPU進行傳輸。
而且，多顆NVSwitch晶片會平行地運作，以支援越來越大量的GPU連接。基本上，3顆NVSwitch晶片可建構一套8套GPU串接的系統。每一顆NVSwitch晶片在連接每一套GPU時，會用到2個NVLink連結路徑，而交叉存取的流量可以橫跨所有的NVLink和NVSwitch，因此GPU之間會以成對的方式進行溝通，而能使用300GB/s的雙向頻寬。
而在實際的互連組態上，DGX-2配置了12個NVSwitch晶片，而Nvidia在兩張各自承載8套GPU的基板之間，提供2.4 TB/s的雙向I/O頻寬，能夠支援單臺伺服器16套GPU運算模組互連組態，協助整臺系統能夠共用多達512 GB的GPU記憶體空間，以及2 PFLOPS的深度學習運算能力，藉此應付超大型的資料集，以及非常複雜的深度學習模型，例如類神經網路的平行訓練。
產品資訊
Nvidia DGX-2
●原廠：Nvidia(02)6605-5700
●建議售價：廠商未提供
●機箱尺寸：10U
●處理器：DGX-2為2顆24核心Intel Xeon Platinum 8168 2.7 GHz，
DGX-2H為2顆24核心Intel Xeon Platinum 8174 3.1 GHz
●系統記憶體：1.5 TB
●硬碟：2臺960 GB NVMe SSD（RAID 0），搭配8臺3.84 TB NVMe SSD
●GPU加速模組：16套Nvidia Tesla V100（5120顆CUDA核心、32GB CoWoS HBM2記憶體、900 GB/s記憶體頻寬）
●網路介面：8個100 GbE埠或100 Gb/s InfiniBand埠、2個10/25 GbE埠
●軟體：Ubuntu Server Linux OS、DGX-2 Software Stack
【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】
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