NVIDIA ने अपने AI इन्फ्रास्ट्रक्चर दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण रणनीतिक बदलाव करते हुए NVLink Fusion नामक नई सिलिकॉन तकनीक का अनावरण किया है, जो उसकी मालिकाना हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट को थर्ड-पार्टी हार्डवेयर निर्माताओं के लिए खोलती है।
CEO जेनसन हुआंग द्वारा Computex 2025, ताइपेई में घोषित, NVLink Fusion ग्राहकों और पार्टनर्स को NVIDIA के उत्पादों के साथ-साथ गैर-NVIDIA CPU और GPU का उपयोग करने की अनुमति देता है। हुआंग ने अपने मुख्य भाषण में कहा, "NVLink Fusion इसलिए है ताकि आप सिर्फ सेमी-कस्टम चिप्स ही नहीं, बल्कि सेमी-कस्टम AI इन्फ्रास्ट्रक्चर भी बना सकें।"
इस तकनीक ने पहले ही कई प्रमुख शुरुआती साझेदारों को आकर्षित किया है। MediaTek, Marvell, Alchip Technologies, Astera Labs, Synopsys और Cadence NVLink Fusion को अपने कस्टम सिलिकॉन डिजाइनों में एकीकृत करने वाले पहले पार्टनर्स में शामिल हैं। इसके अलावा, Fujitsu और Qualcomm Technologies NVIDIA GPU के साथ जोड़ने के लिए कस्टम CPU बनाने की योजना बना रहे हैं, जिससे उच्च-प्रदर्शन वाली AI फैक्ट्रियां तैयार की जा सकें।
NVLink Fusion AI इन्फ्रास्ट्रक्चर विकास में एक तकनीकी उपलब्धि है। पांचवीं पीढ़ी का NVLink प्लेटफॉर्म प्रति GPU 1.8 TB/s द्विदिश बैंडविड्थ प्रदान करता है, जो PCIe Gen5 से 14 गुना तेज है, और जटिल बड़े मॉडलों के लिए निर्बाध हाई-स्पीड कम्युनिकेशन सक्षम करता है। यह प्रदर्शन वृद्धि AI वर्कलोड्स के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि हर 2x NVLink बैंडविड्थ वृद्धि से रैक-स्तरीय AI प्रदर्शन में 1.3-1.4x सुधार हो सकता है।
क्लाउड प्रदाताओं के लिए, NVLink Fusion किसी भी ASIC, NVIDIA के रैक-स्केल सिस्टम्स और NVIDIA के एंड-टू-एंड नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म (जो 800Gb/s तक थ्रूपुट देता है) का उपयोग करते हुए AI फैक्ट्रियों को लाखों GPU तक स्केल करने का रास्ता खोलता है। पूरे इकोसिस्टम का प्रबंधन NVIDIA Mission Control द्वारा किया जाता है, जो एकीकृत ऑपरेशंस प्लेटफॉर्म है और AI डेटा सेंटर्स के जटिल प्रबंधन को स्वचालित करता है।
यह रणनीतिक कदम NVIDIA की स्थिति को AI विकास के केंद्र में मजबूत करता है, क्योंकि कंपनी कस्टम सिलिकॉन की प्रवृत्ति को अपनाते हुए अपने मालिकाना इंटरकनेक्ट को पार्टनर्स के लिए खोल रही है। इस तरह NVIDIA भविष्य के AI इन्फ्रास्ट्रक्चर को जोड़ने वाले आवश्यक ताने-बाने के रूप में खुद को स्थापित कर रही है—चाहे वे सिस्टम पूरी तरह NVIDIA चिप्स से बने हों या नहीं।