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在AI運算的世界裡，效能和記憶體容量是決定AI模型能否順利運作的關鍵。黃仁勳在Computex 2025的訪談中，深入探討了NVIDIA如何透過NVLink技術，將多顆AI晶片串聯成一個強大的運算單元，猶如多顆大腦協同運作，這不僅提升了運算效能，也擴展了可用記憶體容量。本文將深入剖析NVLink技術的奧秘，以及它如何顛覆傳統的AI運算模式，同時探討其潛在的瓶頸與挑戰。
NVLink：串聯AI大腦的關鍵技術
資料中心在擴展效能時，主要有Scale Up（縱向擴展）和Scale Out（橫向擴展）兩種方式。Scale Up像是升級工廠的單一生產線，追求更高效能的單一運算單元；而Scale Out則像是增建更多廠房，透過串聯多組運算單元來提升總產能。在AI運算中，Scale Up受限於晶片開發的技術瓶頸和物理限制，Scale Out則可能因資料同步問題而影響效能。NVLink的出現，正是為了突破這些限制。
NVIDIA的解決方案：NVLink與InfiniBand的完美結合
NVIDIA透過NVLink晶片對晶片互連技術，將多組GPU組合成單一運算單元，實現Scale Up的效果。而InfiniBand或乙太網路等網路互連技術，則用於串接多組單元，達到Scale Out的目的。Grace Hopper Superchip就是一個典型的例子，它搭載Grace CPU與Hopper GPU，兩者透過NVLink互連，實現高效的資料交換。
AI運算的核心：資料交換的重要性
無論是AI訓練還是AI推論，記憶體容量都是不可或缺的規格指標。若GPU或CPU的記憶體容量不足，運算效能可能驟降甚至無法完成。然而，單一GPU的記憶體容量受到成本、散熱、供電以及效能匹配等多重因素的制約。NVLink技術的出現，讓擴展記憶體容量成為可能，進而支援更大規模、參數量更多的AI模型。
令人振奮的實例：Grace Blackwell Ultra Superchip
黃仁勳在Computex 2025上發表的Grace Blackwell Ultra Superchip，同樣可以透過NVLink相互連接，組成一個龐大的「超大GPU」。這意味著，AI模型將能夠在更大的記憶體空間中運行，處理更複雜的任務，並實現前所未有的效能。
NVLink的優勢和潛在的劣勢分析
NVLink的優勢顯而易見：提升運算效能、擴展記憶體容量、支援更大規模的AI模型。然而，它也存在一些潛在的劣勢，例如：成本較高、需要更複雜的系統設計、以及可能存在相容性問題。此外，NVLink的效能提升也需要軟體層面的優化才能充分發揮。
NVLink的閃耀前景與未來動向
儘管存在一些挑戰，但NVLink技術的前景仍然一片光明。隨著AI模型的規模不斷擴大，對運算效能和記憶體容量的需求也越來越高，NVLink將在其中扮演越來越重要的角色。未來，我們可以期待NVLink技術在更多的應用場景中發光發熱，推動AI技術的進一步發展。
常見問題QA
NVLink更適用於需要大量運算和記憶體的AI應用，例如大型語言模型訓練、複雜的圖像辨識等。對於一些簡單的AI任務，可能不需要用到NVLink。
NVLink的成本確實相對較高，但隨著技術的成熟和規模效應的顯現，成本有望
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