隨著生成式 AI 和超大型語言模型的快速發展，對於 GPU 的運算效能與記憶體頻寬需求也不斷攀升。
為了突破單顆 GPU 的硬體限制，NVIDIA 推出了名為 NVLink Fusion 的全新技術，讓多顆 GPU 之間實現更高效、更深層次的融合運算。
這不只是單純的「串聯 GPU」，更是 NVIDIA 在 AI 加速領域維持主導地位的重要佈局。這點我在公司內部與同事/主管討論時，對其背後代表的含意思考了許久，才有了一些猜測。
因此本文將從技術、應用與策略三個面向，一起了解 NVLink Fusion 是什麼，以及為何 NVIDIA 明明已經稱霸 GPU 市場，卻仍持續推出這樣的創新技術!
甚麼是 NVLink Fusion? NVIDIA 的最新多 GPU 串聯技術
NVLink Fusion 是 NVIDIA 在 2024 年 GTC 發表會中亮相的全新 GPU 串聯架構，旨在讓多顆 GPU 協同運算的過程中達到更低延遲、更高頻寬以及更深層整合。
無論哪家CPU、GPU、NPU 都可以透過這道「橋」，串進輝達的AI工廠架構。
它可以將 2 顆甚至 4 顆 GPU 融合成「單一邏輯運算體」，在開發者端看起來就像在操作一張超級 GPU。
NVLink 與 NVLink Fusion 的差別是什麼？
過去的 NVLink 已廣泛應用於 NVIDIA A100、H100 等資料中心等級 GPU 上，用於多卡互聯；但它仍然屬於「點對點」傳輸，類似於多張卡協作而非融合。
NVLink Fusion 則是在架構層級進行整合，讓多卡之間的 memory coherence、快取共享、任務分配更加無縫。
舉例來說，在未來的 Blackwell 架構 GPU 上，NVLink Fusion 可以讓兩張卡共享高達 192GB 的 HBM3e 記憶體，並以超過 1TB/s 的頻寬連結彼此，效能幾乎翻倍。
為什麼 NVIDIA 要推出 NVLink Fusion？
從市佔率來看，NVIDIA 在資料中心與 AI 訓練市場已經近乎壟斷，但仍持續推進如 NVLink Fusion 這樣的前瞻技術，背後其實隱含著更大的戰略意圖。
AI 模型越來越大，單顆 GPU 不夠用了
從 GPT-3 的 1750 億參數，到 GPT-4 的數兆級參數，甚至未來可能出現「萬億級」（trillion-scale）模型，單顆 GPU 的記憶體容量與計算資源已難以應付。
為了讓開發者不需重新設計整套模型切分邏輯，NVLink Fusion 提供了更簡化的多 GPU 資源整合方案，讓 AI 訓練可以像操作單顆 GPU 一樣直覺。
NVIDIA 要鞏固 AI 加速領域的主導地位
即便 NVIDIA 目前領先，但 AMD MI300X、Intel Gaudi、Google TPU 等對手正在伺機崛起。
NVLink Fusion 實際上是一種「先發制人」的策略部署——透過技術門檻的提升與平台封裝，綁定使用者生態系，提升轉換成本，達成長期市佔維持。
擴展 GPU 能力，而不只是「疊加硬體」
Fusion 不只是單純地疊加 GPU 數量，而是讓多卡之間協同運作得像一張卡一樣高效。這意味著在 AI 模型訓練中，可以享有幾乎線性擴展的效能，並降低開發端複雜度。
NVLink Fusion 的「開放」策略：為什麼允許接入他牌晶片？
雖然 NVLink Fusion 被設計成 NVIDIA 自家 GPU 串聯的高速橋接技術，但在 2024 年的發表中，NVIDIA 卻特別強調：不論是第三方 CPU、GPU 還是 NPU（專為 AI 計算設計的晶片），都可以透過 NVLink Fusion 接入 NVIDIA 的 AI 工廠架構。
這看似是一項「開放合作」的舉措，實則是 NVIDIA 在擴張其生態系統版圖的戰略性部署。
表面開放，實質綁定：讓所有晶片走上 NVIDIA 的橋
NVIDIA 透過開放 NVLink Fusion 接口，讓第三方晶片也能整合進其 AI 架構，不僅降低企業導入門檻，還塑造出「模組化、彈性化」的技術形象。
然而實際上，要真正發揮 NVLink Fusion 的效能，仍需依賴 NVIDIA 的軟體堆疊、開發工具與封包格式（如 CUDA、TensorRT、NeMo Framework 等），因此：
- 客戶雖能選用自家設計的 CPU/NPU，但最終仍需落地於 NVIDIA 的平台規則。
- 一旦採用 NVLink Fusion，整體系統設計與優化幾乎「被迫」與 NVIDIA 生態深度綁定。
這種策略就像當年的 Windows 與 Intel Wintel 聯盟 —— 先提供彈性，再用生態套牢市場。
建立平台標準，封鎖競爭對手的成長空間
在 AI 晶片百花齊放的時代，Google、Meta、Tesla、Tenstorrent 等公司紛紛自研 NPU 或加速器。
NVIDIA 透過開放 NVLink Fusion，反而可以「主動吸納」這些潛在對手，將它們接入自己的運算體系中，進而監控、生態整合，甚至形成依賴。
與其讓對手建立各自為政的互聯規格，NVIDIA 選擇定義一個大家都可以接入的「橋」，而這座橋的設計、維護與規則，完全由 NVIDIA 主導。
AI 世界的作業系統思維
這項策略的本質在於：NVLink Fusion 不只是技術，而是 NVIDIA 打造 AI 基礎設施平台的關鍵橋梁。
就像 Android 成為行動裝置的生態系核心，NVIDIA 正在以 NVLink Fusion 為骨幹，整合各種異質晶片，建立一個高度整合的 AI 作業系統。
NVLink Fusion 的應用場景：誰會需要這項技術？
雖然這項技術聽起來高大上，但實際應用上，它的目標並不是一般消費者或遊戲市場，而是瞄準以下幾個高階領域：
AI 超大模型訓練
像是 OpenAI、Anthropic、Meta、Google DeepMind 等研究單位，動輒訓練參數量級破兆的模型，需要更大記憶體空間與更高效能的 GPU 串聯。
高效能運算（HPC）與資料中心
氣候模擬、藥物開發、基因分析等科學運算需求，仰賴 GPU 叢集進行大量資料計算，Fusion 的低延遲與高頻寬極為關鍵。
雲端服務供應商（CSPs）與 AI 超算建構
AWS、Azure、Google Cloud 等都在建構自有 AI 超算平台。NVLink Fusion 能讓他們在固定空間中堆疊更多運算效能，優化能源與成本效率。
NVLink Fusion 對 AI 硬體市場的影響
這項技術不只是硬體升級，更會深刻影響整體 AI 加速市場的競爭格局。
對 AMD / Intel 的壓力
目前 AMD 雖有大容量 HBM GPU（如 MI300X），但在多卡整合的記憶體一致性與通訊技術仍落後。Fusion 的出現將拉大差距，並提高 NVIDIA 在雲端與科研市場的壁壘。
對雲端業者的綁定策略
當 CSP 決定採用 NVLink Fusion 架構後，等於與 NVIDIA 生態系深度綁定——從 CUDA、NVLink 到 Grace CPU 與整套軟體工具鏈，未來的替換成本將極高。
結語：NVLink Fusion 不只是技術，而是 NVIDIA 的策略佈局
NVLink Fusion 的誕生，不僅是為了解決單卡記憶體與頻寬的限制，更是 NVIDIA 在 AI 戰場上拉大技術差距、封鎖對手追趕機會的關鍵一步。
從技術面來看，它提供了更高效、更模組化的運算整合；從商業面來看，它是一場生態系主導權的戰爭。未來幾年，隨著 AI 應用加速落地，NVLink Fusion 將會是觀察 NVIDIA 策略走向的核心指標之一。
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