NVLink Fusion

NVLink Fusion 是英伟达公司旗下的产品品牌，作为其 NVLink 高速芯片间互连技术的延伸而推出。NVLink 本身是英伟达专有的连接技术，用于在数据中心系统内部以远高于传统 PCIe 的带宽连接 GPU 与 CPU。NVLink Fusion 将这一互连架构向非英伟达芯片开放：合作伙伴可以构建半定制系统，让其自有的 CPU、AI 加速器或定制 ASIC 通过 NVLink 与英伟达 GPU 通信，而机架级设计、交换芯片和参考架构仍以英伟达平台为基础。 该品牌处于英伟达数据中心战略的核心，而非其消费级显卡业务。英伟达销售 GPU、完整的机架级系统和网络产品，其竞争壁垒越来越依赖于软件与互连层——NVLink 与 NVSwitch 交换架构——而不仅仅是芯片本身。通过向第三方授权 NVLink 连接能力，NVLink Fusion 让超大规模云厂商和芯片设计公司能够在不脱离英伟达生态的前提下集成定制加速器，同时也为英伟达提供了一条将定制芯片项目留在其体系内、而非流失到开放互连标准的途径。 典型采用者包括云服务提供商、系统 OEM 厂商以及构建定制 AI 芯片的半导体公司。该产品定位为半定制平台：合作伙伴提供自有处理器或加速器，英伟达提供 NVLink 接口、交换芯片和系统设计指导。它属于企业对企业（B2B）产品，作为英伟达数据中心产品系列的一部分销售，而非独立零售产品。 NVLink Fusion 并非独立公司，而是英伟达内部的一个品牌化平台。英伟达在纳斯达克上市，股票代码为 NVDA，总部位于加利福尼亚州圣克拉拉。其商业意义在于生态控制力：随着大客户推进自研 AI 芯片，NVLink Fusion 为其提供了一条获得支持的路径，以保持与英伟达基础设施的兼容，从而巩固对英伟达 GPU、交换机和网络产品的需求。

NVLink Fusion 源自英伟达 NVLink 互连技术的演进。NVLink 最初作为服务器内部连接 GPU 与 CPU 的高带宽、低延迟链路而开发，随着英伟达从单 GPU 走向多 GPU 板卡、再走向数十块 GPU 协同工作的机架级系统，其单链路带宽和总带宽逐代提升。NVSwitch 交换芯片进一步扩展了这一架构，使机架内每块 GPU 都能以全带宽相互通信。 随着 AI 工作负载规模扩大，英伟达的数据中心业务从销售单块 GPU 转向销售完整系统和网络产品，互连与软件栈日益成为价值主张的决定性部分。与此同时，大型云客户和芯片公司开始自研 AI 加速器，以降低对英伟达硬件的依赖。这些定制芯片面临一个现实障碍：周边生态——系统设计、交换、软件和部署经验——都是围绕英伟达的互连架构建立的。 NVLink Fusion 是英伟达的回应。该平台并未将定制芯片纯粹视为竞争威胁，而是为合作伙伴提供半定制路径：其自有 CPU 或加速器可以接入 NVLink 域，英伟达提供链路技术、交换芯片和参考设计。该品牌作为英伟达数据中心产品组合的一部分发布，与其 GPU 和网络产品线并列。这体现了英伟达历史上的一个更广泛模式：开放其技术栈的部分环节——如 CUDA 库和合作伙伴计划——以扩大其核心平台的采用。 其战略逻辑既有商业性也有防御性。开放互连倡议和定制加速器计划有可能使数据中心市场碎片化；NVLink Fusion 使参与其中的芯片保持与英伟达机架的兼容，从而维持对英伟达 GPU、NVSwitch 和网络产品的需求。对合作伙伴而言，它降低了围绕定制芯片构建系统的工程负担，同时保留英伟达的软件生态。因此，该品牌与其说是独立产品，不如说是嵌入英伟达数据中心业务的授权与协同设计计划。

• 英伟达推出 NVLink，作为高带宽 GPU 间互连技术

• NVSwitch 交换架构将 NVLink 扩展至机架级全互联 GPU 通信

• NVLink Fusion 作为半定制平台推出，向第三方 CPU 和加速器开放 NVLink

以生态为核心的半定制互连平台，使定制 AI 芯片留在英伟达 NVLink 数据中心架构之内。

• NVLink Fusion

  半定制互连平台，允许第三方 CPU、AI 加速器和定制 ASIC 在英伟达设计的系统内通过 NVLink 连接。

• NVLink

  英伟达专有的高带宽、低延迟芯片间互连技术。

• NVSwitch

  将 GPU 连接为单一高带宽架构的交换芯片，支持机架级规模。

• 2026-08-26

  英伟达发布NVHBM定制高带宽内存技术[2]英伟达发布NVHBM定制高带宽内存技术163.com

  报道日期：2026-08-28

  英伟达宣布推出NVHBM定制高带宽内存技术，将内存控制器从XPU运算晶粒转移至HBM堆叠的基座晶粒，并将其纳入NVLink Fusion生态。英伟达宣称相较标准HBM4E可实现最高30%的内存带宽提升、15%的HBM功耗降低，并释放最多25%的XPU运算晶粒面积用于计算单元。

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