突破性能边界：NVIDIA NVLink 与 NVLink 融合技术赋能AI推理的极致扩展

随着AI模型参数量从数百万跃升至万亿级别，计算需求呈指数级增长，单靠单一GPU已无法满足，必须依赖多GPU集群协同运行。混合专家（MoE）架构和推理阶段的动态扩展（test-time scaling）进一步加剧了对算力的需求。为高效部署AI推理，系统正向大规模并行化演进，涵盖张量并行、流水线并行和专家并行等策略。这推动了对更大规模GPU互联架构的需求——即通过内存语义级扩展的计算 fabric，将大量GPU整合为统一的计算与内存池。 NVIDIA通过NVLink技术持续演进，应对这一挑战。自2016年推出以来，NVLink突破了PCIe带宽瓶颈，实现GPU间高速通信与统一内存空间。2018年，NVLink Switch技术在8GPU拓扑中实现300GB/s全连接带宽，奠定多GPU计算基础。第三代NVLink Switch引入SHARP协议，优化集体通信性能，降低延迟。2024年发布的第五代NVLink，支持72个GPU全互联，峰值带宽达1800GB/s，总聚合带宽达130TB/s，较第一代提升800倍。 这一技术迭代保持每年更新的节奏，与AI模型复杂度的指数增长同步。其性能依赖于硬件与通信库的协同，尤其是NVIDIA Collective Communication Library（NCCL）。NCCL作为开源库，已深度集成于主流深度学习框架，实现接近理论极限的GPU间通信效率，支持单机与多机拓扑，并具备自动拓扑感知与优化能力，历经十年研发与生产验证。 在AI工厂场景中，NVLink Scale-up架构显著提升推理效率与收益。72GPU机架架构通过优化吞吐量与能效比，使AI推理的“前沿帕累托曲线”面积最大化。NVLink融合了多种并行策略，通过高速互联实现整体性能优化。 为满足定制化需求，NVIDIA推出NVLink Fusion，向超大规模云服务商开放完整的NVLink scale-up技术栈，包括SERDES、芯片组、交换机及机架级架构。该方案支持CPU、XPU或混合定制芯片接入，基于OCP MGX标准，兼容各类NIC、DPU与扩展交换机，实现灵活部署。 对于XPU，采用UCIe（通用芯粒互连）接口，NVIDIA提供桥接芯片，实现UCIe到NVLink的高效连接，兼顾性能与开放性。对于CPU，推荐使用NVLink-C2C IP，实现与NVIDIA GPU的最优互联，并可调用数百个CUDA-X加速库，提升计算效率。 NVLink Fusion依托成熟的硅片生态与系统伙伴网络，支持GB200 NVL72与GB300 NVL72等量产系统，大幅缩短客户产品上市周期。凭借十年积累的生产级技术与开放生态，NVLink Fusion为AI推理提供前所未有的性能与定制自由度，助力超大规模AI基础设施建设。