Dual vs Single PCIe Root Configuration

Overview

Single-Root vs Dual-Root PCIe Configuration은 다중 CPU 시스템에서 GPU 및 PCIe 장치의 연결 아키텍처를 결정하는 핵심 설계 선택지입니다.

Summary

• 무엇인가? 다중 CPU 시스템에서 GPU/PCIe 장치 연결 방식 — Single-Root(단일 CPU) vs Dual-Root(양쪽 CPU 분산)
• 왜 필요한가? GPU 간 P2P 대역폭, 지연시간, QPI/UPI 대역폭 트레이드오프 결정
• 언제 사용하는가? 딥러닝 서버, AI/ML 클러스터, 다중 GPU 시스템 설계

Purpose

이 문서가 존재하는 이유

• Goal: Single-Root와 Dual-Root PCIe 구성의 차이, 성능 영향, 선택 기준 설명
• Scope: P2P 대역폭, 지연시간, QPI/UPI 영향, PCIe 스위치 계층화
• Non-goals: PCIe 프로토콜 상세, 다른 버스 아키텍처

Key Concepts

Concept	Description	Related
Single-Root	모든 GPU가 단일 CPU에 연결 — PCIe 스위치 사용	PCIe
Dual-Root	GPU가 양쪽 CPU에 분산 — QPI/UPI 링크 사용	PCIe
QPI/UPI	CPU 간 인터커넥트 — Dual-Root에서 소켓-투-소켓 통신	NUMA
P2P (Peer-to-Peer)	GPU 간 직접 데이터 전송 — Single-Root에서 더 나은 성능	GPU Direct
PCIe Switch	단일 CPU 내 다중 장치 연결 — 계층화 가능	PCIe
Infinity Fabric	AMD EPYC CPU 간 인터커넥트 아키텍처	AMD EPYC

Architecture

Single-Root vs Dual-Root 아키텍처 비교:

graph TD
    subgraph "Dual-Root Configuration"
        A1[CPU 1] --> B1[PCIe Switch 1]
        B1 --> C1[GPU 0-3]
        A2[CPU 2] --> B2[PCIe Switch 2]
        B2 --> C2[GPU 4-7]
        A1 -.->|QPI/UPI| A2
        C1 -.->|SOC| C2
    end
    subgraph "Single-Root Configuration"
        D1[CPU 1] --> E1[PCIe Switch 1]
        E1 --> F1[GPU 0-4]
        E1 --> F2[GPU 5-6]
        E1 --> F3[GPU 7-9]
    end

Workflow

PCIe Root Configuration 선택 흐름:

1. 시스템 요구사항 분석 — GPU 수, P2P 필요성, 대역폭 요구
2. Single-Root 또는 Dual-Root 아키텍처 선택
3. PCIe 스위치 구성 및 연결 설계
4. P2P 설정 활성화/비활성화
5. 성능 벤치마크 및 검증

Stage	Input	Output
Requirement Analysis	GPU 수, P2P 필요성	Root Configuration 선택
Single-Root Design	단일 CPU 연결	PCIe 스위치 계층화
Dual-Root Design	양쪽 CPU 분산	QPI/UPI 링크 구성
P2P Configuration	GPU 간 직접 통신	P2P 활성화/비활성화
Performance Validation	벤치마크 결과	아키텍처 검증

Detailed Explanation

Single-Root Configuration

모든 GPU가 동일한 CPU에 연결됩니다. 일반적으로 PCIe 스위치를 사용하여 이를 처리합니다.

• 장점: QPI/UPI 링크를 거치지 않아 P2P 대역폭 약 2배 향상, SOC(Switch-of-CPU) 엔트리 없음
• 단점: 단일 CPU의 PCIe 레인 수 제한, PCIe 스위치 추가 계층화로 인한 약간의 지연시간 증가
• 사용 사례: 딥러닝 서버, 대용량 AI/데이터 처리 시스템

Dual-Root Configuration

GPU의 절반이 한 CPU에, 나머지 절반이 두 번째 CPU에 연결됩니다.

• 장점: 각 CPU의 PCIe 레인 수 분산, QPI/UPI 대역폭 요구 감소
• 단점: QPI/UPI 링크를 거쳐야 하는 SOC 통신 발생, P2P가 CPU 간으로 확장되면 성능 저하
• 사용 사례: Infiniband 카드가 각 CPU에 하나씩 배치된 딥러닝 클러스터

Single Root v. Dual Root Bandwidth

NVIDIA의 p2pBandwidthLatencyTool은 성능 분석을 위한 도구는 아니지만, 대략적인 성능 차이를 보여줍니다.

• 단방향 대역폭 — QPI 버스를 거치지 않아 Single-Root에서 GPU 간 속도 약 2배 향상
• 양방향 대역폭 — Single-Root에서 P2P 활성화 시 더 큰 성능 향상

Single Root v. Dual Root Latency

• P2P 비활성화 — Dual-Root 시스템에서 GPU 간 지연시간 높음
• P2P 활성화 — Dual-Root 시스템에서 동일 CPU/PCIe Root의 GPU 간 지연시간significant 감소
• Single-Root P2P 활성화 — Dual-Root 대비 현저한 지연시간 감소 — Single-Root PCIe 시스템으로 이동하는 주요 동력

Configuration

P2P 활성화

# P2P 상태 확인
$ nvidia-smi topo -m

# P2P 활성화 (BIOS/UEFI에서 IOMMU/VT-d 비활성화 필요)
# NVIDIA 드라이버가 자동으로 P2P 감지 및 활성화

PCIe Switch 계층화

Single-Root 구성에서 PCIe 스위치를 계층적으로 연결하여 더 많은 GPU 연결:

CPU → PCIe Switch Tier 1 → PCIe Switch Tier 2 → GPU 0-7
                        → GPU 8-15

Examples

Example 1: 8x GPU Dual-Root 시스템

CPU 1: GPU 0-3 (PCIe Switch 1)
CPU 2: GPU 4-7 (PCIe Switch 2)
QPI/UPI: CPU 간 연결
P2P: GPU 0-3 간, GPU 4-7 간만 가능
SOC: GPU 0-3 ↔ GPU 4-7 간 통신

Example 2: 10x GPU Single-Root 시스템

CPU 1: GPU 0-9 (PCIe Switch 계층화)
QPI/UPI: 불필요
P2P: 모든 GPU 간 가능
SOC: 없음 — 모든 GPU가 단일 CPU에 연결

Best Practices

• 딥러닝 워크로드 — Single-Root 구성 권장 (P2P 대역폭 우선)
• Infiniband 다중 카드 구성 — Dual-Root에서 각 CPU에 하나씩 배치
• PCIe 스위치 계층화 시 지연시간 모니터링
• P2P 활성화 전 BIOS에서 IOMMU/VT-d 비활성화 확인
• AMD EPYC 시스템 — Infinity Fabric 인터커넥트 활용

Limitations

• Single-Root: 단일 CPU의 PCIe 레인 수 제한
• Dual-Root: QPI/UPI 대역폭 병목 가능
• PCIe 스위치 계층화: 추가 지연시간 발생
• P2P: IOMMU/VT-d 활성화 시 성능 저하
• GPU 7 등 특정 GPU에서 이상 현상 가능 (벤치마크 참고)

References

• https://www.servethehome.com/single-root-or-dual-root-for-deep-learning-gpu-to-gpu-systems/

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