- Nvidia integra Samsung Foundry para expandir NVLink Fusion para silicio de IA personalizado
- NVLink Fusion permite que CPU, GPU y aceleradores se comuniquen sin problemas
- Intel y Fujitsu ahora pueden construir CPU que se conecten directamente a las GPU de Nvidia
NVIDIA está intensificando sus esfuerzos para volverse indispensable en el panorama de la IA ampliando su ecosistema NVLink Fusion.
Tras una reciente colaboración con Intelque permite x86 CPU Para conectarse directamente a las plataformas Nvidia, la compañía ahora ha contratado a Samsung Foundry para ayudar a diseñar y fabricar CPU y XPU personalizadas.
La medida, anunciada durante la Cumbre Mundial Open Compute Project (OCP) de 2025 en San José, muestra la ambición de Nvidia de ampliar su control a toda la pila de hardware de la informática de IA.
Integrando nuevos jugadores en NVLink Fusion
Ian Buck, vicepresidente de HPC e hiperescala de Nvidia, explicó que NVLink Fusion es una solución IP y chiplet diseñada para integrar CPU. GPUy aceleradores sin problemas en la infraestructura MGX y OCP.
Permite la comunicación directa y de alta velocidad entre procesadores dentro de sistemas de escala de rack, con el objetivo de eliminar los tradicionales cuellos de botella de rendimiento entre los componentes informáticos.
Durante la cumbre, Nvidia reveló varios socios del ecosistema, incluidos Intel y Fujitsu, ambos ahora capaces de construir CPU que se comunican directamente con las GPU de Nvidia a través de NVLink Fusion.
Samsung Foundry se une a esta lista, ofreciendo experiencia completa desde el diseño hasta la fabricación de silicio personalizado, una incorporación que fortalece el alcance de Nvidia en la fabricación de semiconductores.
La colaboración entre Nvidia y Samsung refleja un cambio creciente en el mercado de hardware de IA.
A medida que las cargas de trabajo de IA se expanden y la competencia se intensifica, los diseños personalizados de CPU y XPU de Nvidia tienen como objetivo garantizar que sus tecnologías sigan siendo fundamentales para la próxima generación. centros de datos.
De acuerdo a TechPowerUpla estrategia de Nvidia viene con restricciones estrictas.
Los chips personalizados desarrollados bajo NVLink Fusion deben conectarse a los productos Nvidia, y Nvidia conserva el control sobre los controladores de comunicación, las capas PHY y las licencias de NVLink Switch.
Esto le da a Nvidia una influencia considerable en el ecosistema, aunque también genera preocupaciones sobre la apertura y la interoperabilidad.
Esta integración cada vez más estrecha surge cuando rivales como OpenAI, GoogleAWS, Meta y Broadcom desarrollan chips internos para reducir la dependencia del hardware de Nvidia.
Nvidia se está integrando más profundamente en el tejido de la infraestructura de IA al hacer que sus tecnologías sean inevitables en lugar de opcionales.
A través de NVLink Fusion y la incorporación de Samsung Foundry a su ecosistema de silicio personalizado, la compañía está ampliando su influencia a todo el conjunto de hardware, desde chips hasta arquitecturas de centros de datos.
Esto refleja una tendencia más amplia entre sus coopetidores. Broadcom se está adentrando más en la IA con aceleradores personalizados para hiperescaladores.
También se informa que OpenAI está diseñando sus propios chips internos para reducir la dependencia de las GPU de Nvidia.
En conjunto, estos desarrollos marcan una nueva fase de la competencia de hardware de IA, donde el control sobre el proceso de transición del silicio al software determina quién lidera la industria.
La asociación de Nvidia con Samsung parece tener como objetivo contrarrestar esto acelerando el lanzamiento de soluciones personalizadas que puedan implementarse rápidamente a escala.
Al incorporar su propiedad intelectual en diseños de infraestructura más amplios, Nvidia se posiciona como una parte esencial de las fábricas modernas de IA, en lugar de simplemente un proveedor de GPU.
A pesar de las contribuciones de Nvidia a la iniciativa de hardware abierto OCP, su ecosistema NVLink Fusion mantiene límites estrictos que favorecen su arquitectura.
Si bien esto puede garantizar ventajas de rendimiento y coherencia del ecosistema, también podría aumentar las preocupaciones sobre la dependencia de un proveedor.
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