NVIDIA NVLink là gì? Cách hoạt động và ứng dụng thực tế

Posted by: Phạm Đăng / On : July 23, 2025 /

Post Views: 294

Nvidia NVLink bắt đầu được phát triển từ năm 2014 và chính thức giới thiệu công nghệ này vào năm 2016 cùng với dòng GPU Tesla P100. Trong thời đại AI và siêu máy tính phát triển nhanh, việc kết nối giữa các bộ xử lý trở thành yếu tố quan trọng hàng đầu. Không chỉ cần GPU mạnh, hệ thống còn cần khả năng truyền dữ liệu cực nhanh giữa các thành phần.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ NVLink là gì, cách hoạt động, và ứng dụng thực tế trong các hệ thống AI hiện đại.

1. NVLink là gì?

NVLink là công nghệ kết nối tốc độ cao được NVIDIA thiết kế nhằm thay thế hoặc bổ sung cho chuẩn PCIe* (Peripheral Component Interconnect Express).

PCIe là giao thức phổ biến để truyền dữ liệu giữa CPU, GPU và các linh kiện khác. Tuy nhiên, khi các hệ thống AI ngày càng phức tạp, PCIe không còn đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu. NVLink ra đời để giải quyết điểm nghẽn đó.

Những ưu điểm nổi bật của NVLink:

– Băng thông cao: Lên tới 900GB/s (trên GPU Hopper H100), cao hơn nhiều lần so với PCIe Gen5 (~128GB/s).

– Kết nối trực tiếp giữa GPU – GPU hoặc GPU – CPU.

– Đồng bộ bộ nhớ giữa các GPU – giúp chia sẻ dữ liệu mượt mà hơn.

Nvidia NVLink là cầu siêu tốc giúp các bộ xử lý truyền dữ liệu với nhau nhanh hơn nhiều so với đường PCIe thông thường.

>>> Có thể bạn quan tâm đến: Dell hợp tác cùng NVIDIA: Bước ngoặt cho hạ tầng AI toàn cầu

2. Cách NVLink hoạt động

2.1. Truyền dữ liệu qua nhiều đường cùng lúc

Mỗi GPU hỗ trợ NVLink có nhiều cổng NVLink. Các cổng này có thể kết nối trực tiếp với GPU khác. GPU A100 có thể có 12 cổng NVLink. Mỗi cổng truyền được 50GB/s mỗi chiều → tổng cộng 600GB/s băng thông.

Thay vì gửi dữ liệu qua 1 đường như PCIe, NVLink chia nhỏ và gửi đồng thời trên nhiều kênh, giúp truyền nhanh, đều và ổn định hơn.

2.2. Bộ nhớ chia sẻ (Unified Memory / Memory Pooling)

Điểm mạnh lớn nhất của NVLink là hỗ trợ chia sẻ bộ nhớ giữa các GPU. Nghĩa là GPU A có thể truy cập bộ nhớ của GPU B mà không cần sao chép, giống như đang dùng chung RAM.

– Tiết kiệm thời gian xử lý trong AI training hoặc xử lý mô hình lớn.

– Giảm tải bộ nhớ của từng GPU riêng lẻ.

– Cho phép chạy mô hình lớn vượt quá bộ nhớ 1 GPU.

2.3. Đồng bộ và độ trễ thấp

Do kết nối trực tiếp và không qua trung gian (như PCIe hub), NVLink cho độ trễ thấp hơn. Việc đồng bộ hóa dữ liệu giữa GPU cũng nhanh và chính xác hơn, đặc biệt quan trọng với các tác vụ AI, HPC hoặc đồ họa 3D thời gian thực.

2.4. Mở rộng qua NVSwitch (nhiều GPU)

Khi có nhiều hơn 2–4 GPU, NVLink có thể kết hợp với NVSwitch – một con chip chuyển mạch. NVSwitch hoạt động giống như trung tâm kết nối, cho phép tất cả GPU trong hệ thống có thể giao tiếp trực tiếp với nhau, theo kiểu mỗi GPU nói chuyện được với mọi GPU khác.

Ví dụ như hệ thống NVIDIA DGX H100 dùng 8 GPU Hopper, kết nối full-mesh qua NVLink + NVSwitch. Tổng băng thông giữa các GPU có thể lên đến 900GB/s hoặc hơn.

Tóm lại NVLink hoạt động bằng cách

– Tạo nhiều luồng truyền dữ liệu song song giữa GPU/GPU và GPU/CPU.

– Cho phép các GPU chia sẻ bộ nhớ và dữ liệu nhanh chóng.

– Giảm độ trễ, tăng hiệu suất.

– Mở rộng tốt với nhiều GPU qua NVSwitch.

=> Đây là nền tảng giúp AI, HPC và đồ họa chuyên sâu hoạt động mượt mà và hiệu quả hơn nhiều so với PCIe.

3. Ứng dụng thực tế của NVIDIA NVLink

3.1. Huấn luyện AI mô hình lớn (Deep Learning)

NVLink giúp kết nối nhiều GPU lại thành một cụm siêu mạnh, cho phép xử lý mô hình như GPT, BERT, Llama với hàng tỷ tham số. Nó cho phép các GPU chia sẻ bộ nhớ, tránh sao chép qua lại chậm chạp như PCIe → tiết kiệm thời gian huấn luyện hàng tuần thành vài ngày. Hệ thống NVIDIA DGX dùng NVLink để huấn luyện mô hình AI đa GPU trên các nền tảng như PyTorch, TensorFlow.

3.2. Trung tâm dữ liệu AI và HPC (High Performance Computing)

NVLink được dùng trong các siêu máy tính như Selene, Fugaku, Summit, nơi hàng nghìn GPU phải truyền dữ liệu khối lượng lớn với độ trễ cực thấp. Nó giúp các trung tâm này xử lý mô phỏng thời tiết, nghiên cứu y sinh, vật lý lượng tử, dự báo tài chính…

3.3. Render đồ họa, video chuyên nghiệp

Các công ty làm phim 3D, game hoặc video hiệu ứng đặc biệt (như Marvel, Pixar…) dùng nhiều GPU RTX/Quadro kết nối bằng NVLink để render hình ảnh chất lượng cao trong thời gian ngắn. Thay vì chia nhỏ từng frame, NVLink cho phép chia đều khối lượng công việc và chia sẻ dữ liệu hình ảnh mượt mà giữa các GPU.

3.4. Triển khai AI tại doanh nghiệp (Enterprise AI)

NVLink giúp doanh nghiệp dùng GPU hiệu quả hơn:

– Hạ tầng AI tại ngân hàng, bảo hiểm, y tế, sản xuất.

– Phân tích dữ liệu lớn, dự báo, chatbot AI nội bộ…

3.5. Nền tảng phần mềm tối ưu đa GPU

Các phần mềm AI/ML như NVIDIA CUDA, NCCL, cuDNN được tối ưu cho NVLink. Nhờ đó các thư viện tính toán tự động tối ưu đường truyền qua NVLink dễ triển khai nhiều GPU như dùng 1 GPU duy nhất.

4. Các thế hệ NVLink

NVIDIA đã liên tục cải tiến NVLink qua các thế hệ

Thế hệ	GPU ra mắt	Băng thông (tối đa/GPU)	Năm ra mắt
1.0	P100 (Pascal)	~160 GB/s	2016
2.0	V100 (Volta)	~300 GB/s	2017
3.0	A100 (Ampere)	~600 GB/s	2020
4.0	H100 (Hopper)	~900 GB/s	2022
5.0	B100/B200	~1.8 TB/s	2024

Trong thế hệ mới nhất (2025), NVIDIA còn giới thiệu NVLink Fusion, hỗ trợ kết nối với CPU và accelerator không chỉ riêng từ NVIDIA – mở rộng hệ sinh thái AI đa dạng hơn.

5. So sánh NVLink và PCIe

Tiêu chí	NVLink	PCI Express (PCIe)
Nhà phát triển	NVIDIA	PCI-SIG (hiệp hội tiêu chuẩn công nghiệp)
Ra mắt	2016 (NVLink 1.0)	2003 (PCIe 1.0)
Tốc độ tối đa*	Lên đến 1.8 TB/s (NVLink 5.0)	PCIe 5.0: ~64 GB/s (x16); PCIe 6.0: ~128 GB/s
Kết nối	Điểm-điểm giữa GPU-GPU hoặc GPU-CPU	Tổng quát giữa nhiều loại thiết bị (GPU, SSD, NIC…)
Độ trễ (Latency)	Rất thấp, tối ưu cho đồng bộ GPU	Cao hơn, không tối ưu cho GPU đa nhiệm
Khả năng mở rộng	Rất mạnh nhờ NVSwitch, hỗ trợ hàng trăm GPU	Giới hạn do bus và số lane
Tính phổ biến	Chỉ dùng trong máy chủ AI cao cấp (DGX, H100, Blackwell)	Rất phổ biến, hầu hết PC/server đều dùng
Ứng dụng chính	AI, HPC, mô hình lớn, đa GPU song song	PC, workstation, máy chủ thông thường

NVLink là công nghệ then chốt trong các hệ thống AI hiện đại. Nó giúp kết nối nhiều GPU với hiệu suất cực cao, hỗ trợ chia sẻ dữ liệu và bộ nhớ tốt hơn nhiều so với chuẩn PCIe. Nếu bạn làm việc với AI, HPC hoặc cần thiết kế hệ thống đa GPU, NVLink là yếu tố cần được cân nhắc. Trong tương lai gần, công nghệ này sẽ tiếp tục là nền tảng quan trọng của các siêu máy tính và trung tâm dữ liệu AI toàn cầu.

>>> Xem thêm: Top GPU NVIDIA tốt nhất cho AI và Machine Learning năm 2025

Bạn đang tìm kiếm giải pháp hạ tầng AI mạnh mẽ, hỗ trợ NVLink?

HQG là nhà cung cấp Server AI NVIDIA, thiết bị IT hàng đầu tại Việt Nam. Việc xây dựng một hệ thống AI hiện đại tưởng chừng phức tạp. Sự đồng hành của HQG và các đối tác chiến lược như Dell và NVIDIA, quá trình đó có thể trở nên rõ ràng và hiệu quả hơn rất nhiều. Ngoài ra, một giải pháp tiết kiệm hơn đó chính là thuê server nếu bạn có giới hạn về kinh phí.

Liên hệ HQG ngay hôm nay để được hỗ trợ 24/7! Tư vấn miễn phí giải pháp AI phù hợp nhất cho riêng bạn!