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title: "为什么英伟达悄悄砍了NVLink带宽？聊聊AI芯片撞上的物理极限与AMD的逆袭"
description: "在最新公布的硬件参数中，英伟达下一代旗舰平台鲁宾将单卡NVLink双向带宽从3.6TB/s降至3.0TB/s，而AMD MI455X则凭借23.3TB/s的高带宽内存与1.8TB/s互联总线实现纸面反超。"
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# 为什么英伟达悄悄砍了NVLink带宽？聊聊AI芯片撞上的物理极限与AMD的逆袭

如果你去问一个常年泡在机房里的算力架构师，英伟达最难被击败的武器是什么？
对方大概率不会跟你吹图形核心有多强。
他会指着机柜后面那几千根密密麻麻的铜缆对你说：
看，这就是 NVLink。
只要用这套专用总线把几十张显卡连起来，它们就会像一颗巨大的单芯片一样协同工作。
别的公司或许能做出算力不错的芯片。
但在多卡互联的通信带宽上，过去很多年，几乎没人能摸到英伟达的尾巴。
直到最新一轮硬件参数公布，业内不少人倒吸了一口凉气。
英伟达下一代旗舰平台鲁宾（Rubin），单张 GPU 的双向互联带宽，悄悄从原定的 3.6 TB/s 砍到了 3.0 TB/s。
折算成单向带宽，就是从 1.8 TB/s 降到了 1.5 TB/s。
一个装有 72 张芯片的机柜，总互联带宽直接从 260 TB/s 缩水到了 216 TB/s。
更让人意外的是另一边。
老对手 AMD 亮出了下一代旗舰加速卡 MI455X。
单卡互联带宽定在 1.8 TB/s，板载的高带宽内存（HBM4）带宽，直接冲到了惊人的 23.3 TB/s。
也就是说，不管是卡和卡之间的沟通速度，还是芯片自己读取显存的速度，AMD 在纸面参数上第一次反超了英伟达。
有没有搞错？
向来在互联总线上把对手甩开几条街的英伟达，怎么会在自己的护城河上主动踩刹车？

要弄明白这件事，得先看看现在的大模型到底在怕什么。
在很多人的直觉里，训练或者运行大模型，拼的就是芯片的算力有多高。
现实情况刚好相反。
在今天动辄几千亿甚至上万亿参数的混合专家模型（MoE）面前，算力反倒成了最容易过剩的部件。
真正卡死整个系统的，是数据搬运的速度。
比如一个专家模型，上百个不同领域的专家网络分散在机柜里的 72 张显卡上。
模型每生成一个词，这 72 张显卡就得在几毫秒内把各自的数据交换一遍。
这在工程上叫做全交换通信（All-to-All）。
如果连接芯片的公路太窄，哪怕你的核心算力再快，成千上万个计算单元也只能干瞪眼，排队等着数据送过来。
这就是硬件工程师常说的通信墙与显存墙。

既然互联带宽这么要命，英伟达为什么要自降规格？
答案藏在物理学的残酷限制里。
第一个撞上的，是芯片的海岸线极限。
很多人看芯片，以为里面空间大得很。
但数据要进出芯片，必须经过硅片最外圈的那一圈物理边缘，工程师管这个叫芯片海岸线。
下一代旗舰芯片的海岸线上，正在打一场惨烈的地盘争夺战。
一边是高带宽内存 HBM4，为了喂饱算力，内存位宽翻倍，要把大量的连接触点挤在芯片边缘。
另一边就是 NVLink 的高速收发接口（SerDes）。
硅片的总面积是有物理上限的，海岸线就那么长。
芯片边缘被各种接口占得水泄不通，给内存多让出一毫米，互联接口就少了一毫米。

第二个撞上的，是铜缆在高频下的物理衰减。
很多人好奇，为什么机柜内部不用光纤，全用密密麻麻的铜线？
因为短距离光模块不仅极其昂贵，而且功耗和发热大得惊人。
英伟达只能靠铜缆来连这 72 张卡。
但是，当信号传输速率冲到 224G 这种极限频率时，铜线就像一块会吸走电信号的海绵。
高频信号在两米长的铜线里跑一圈，衰减得极其剧烈，信号很容易变成一团乱码。
要把单卡带宽强行推到 3.6 TB/s，就必须加大发射功率、增加通道数量，或者在中间拼命加中继芯片。
这就引爆了第三个难题：机柜功耗墙。
一个 72 张卡的密集计算柜，功耗本来就已经逼近 130 千瓦，相当于上百台大功率家用空调全开。
如果再为互联带宽硬上功耗，芯片边缘和交换芯片会被活活烤焦，芯片在台积电的封装良品率也会掉到没法看。
英伟达只能做出一笔极其务实的工程取舍：
把单向带宽从 1.8 TB/s 降到 1.5 TB/s。
主动后退这一步，换来的是可控的发热、干净的信号余量，以及能稳定批量生产的成品率。

那 AMD 又是怎么把参数拉上去的？
AMD 走的是典型的重装卡车路线。
靠着在小芯片封装上积攒多年的老底子，AMD 在 MI455X 上直接堆了 12 颗 HBM4 内存颗粒，堆出了 432 GB 的海量显存。
显存带宽直接冲破 23 TB/s，比英伟达常规版本的 22 TB/s 还要高出一截。
在多卡互联上，AMD 联合了谷歌、Meta、博通等一众巨头组建的 UALink 开放联盟，直接把单向带宽标到了 1.8 TB/s。
AMD 的算盘很清晰：
既然大模型推理最卡在显存容量和显存带宽上，那就用暴力堆料的方式，在纸面上把参数拉满。

不过，纸面参数领先，不等于机房里的真实胜负。
在纸面上画出 1.8 TB/s 很容易，但在几十张卡的机柜里让高速信号稳定跑起来，需要极深的工程积淀。
英伟达已经迭代了六代 NVLink 交换芯片，底层的集合通信库经过了全球无数大厂多年踩坑优化。
而开放的 UALink 联盟虽然声势浩大，但不同厂商的芯片、交换机和软件栈要磨合到严丝合缝，依然有一段硬仗要打。

但这件事依然给整个芯片行业划出了一条新分界线。
它清清楚楚地告诉所有人：靠堆晶体管轻松翻倍性能的黄金时代，彻底结束了。
未来的算力战争，已经从比拼谁的核心更会算题，变成了比拼谁能在铜线的损耗、芯片边缘的尺寸和滚烫的热量之间，找到最精妙的物理平衡。

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