Hvad er NVLink? Nvidias hemmelige vaaben i datacentret

NVLink er navnet paa den lynhurtige forbindelse, Nvidia bruger til at faa mange grafikkort til at arbejde sammen, som var de én enkelt kæmpe-chip. Teknologien er svær at faa øje paa i en reklame, men den er en stor del af forklaringen paa, hvorfor Nvidia i dag ikke bare sælger enkelte chips, men hele serverskabe til datacentre – og hvorfor konkurrenterne har svært ved at følge med. I denne guide gennemgaar vi i et letforstaaeligt sprog, hvad NVLink er, hvordan det fungerer, hvordan det har udviklet sig, og hvorfor det er relevant, hvis du følger Nvidia-aktien.

Hvad er NVLink?

NVLink er en saakaldt interconnect – altså en dataforbindelse mellem chips. Mere præcist er det Nvidias egen forbindelse mellem to eller flere GPU’er (grafikprocessorer), og i nogle systemer ogsaa mellem GPU og CPU (computerens hovedprocessor).

En GPU er den chip, der staar for de tunge udregninger i kunstig intelligens. Men en enkelt GPU er sjældent nok til at træne eller køre en stor AI-model. Derfor kobler man mange GPU’er sammen, saa de kan dele opgaven. Problemet er, at de hele tiden skal udveksle data med hinanden – og her bliver forbindelsen imellem dem hurtigt en flaskehals.

Normalt taler chips i en computer sammen via PCIe (PCI Express), den almindelige standardforbindelse paa et bundkort. PCIe er fin til almindelige pc’er, men for et datacenter fuldt af AI-chips er den for langsom. NVLink blev skabt for at give GPU’erne en langt bredere „motorvej“ til at udveksle data.

Det nøglebegreb, man skal forstaa, er baandbredde: hvor meget data en forbindelse kan flytte per sekund. Jo højere baandbredde, jo hurtigere kan GPU’erne arbejde sammen uden at vente paa hinanden. Baandbredde maales ofte i gigabyte per sekund (GB/s) eller terabyte per sekund (TB/s), hvor 1 TB/s svarer til 1.000 GB/s.

Hvorfor PCIe ikke er nok

For at forstaa, hvorfor Nvidia overhovedet opfandt NVLink, hjælper det at se paa, hvad der sker, naar flere GPU’er skal regne paa den samme AI-model.

En stor sprogmodel kan ikke vaere i hukommelsen paa ét enkelt grafikkort. Modellen bliver derfor delt ud paa mange GPU’er, der skal sende mellemresultater frem og tilbage mange gange i sekundet. Hvis forbindelsen imellem dem er smal, bruger GPU’erne mere tid paa at vente paa data end paa at regne. Det er spild af meget dyr hardware.

Nvidias eget maal med den nyeste NVLink er, at forbindelsen er cirka 14 gange hurtigere end PCIe Gen5, som er den PCIe-version, mange servere bruger i dag. Det er forskellen paa en smal landevej og en bred motorvej – og i et datacenter med titusindvis af GPU’er betyder det rigtig meget for, hvor hurtigt og billigt en AI-model kan trænes.

Saadan fungerer NVLink og NVSwitch

NVLink i sig selv er en direkte forbindelse mellem to chips. Hver moderne GPU har flere saakaldte links, der kan bundtes sammen til én bred forbindelse. Paa Nvidias Blackwell-GPU’er er der for eksempel 18 links, der tilsammen giver 1,8 TB/s baandbredde per GPU (maalt begge veje tilsammen).

Men direkte forbindelser alene rækker ikke, naar man vil koble rigtig mange GPU’er sammen. Derfor har Nvidia ogsaa en switch-chip kaldet NVSwitch (ogsaa markedsført som NVLink Switch). En switch fungerer som et kryds, hvor alle forbindelser mødes, saa hver GPU kan tale med alle de andre paa fuld hastighed samtidig.

Nvidia kalder det „non-blocking“, hvilket betyder, at hastigheden ikke falder, selv om mange GPU’er sender data paa én gang. Kombinationen af NVLink og NVSwitch er det, der gør det muligt at bygge store systemer, hvor dusinvis af GPU’er opfører sig næsten som én samlet enhed.

NVLink gennem generationerne

NVLink kom første gang paa markedet i 2016 sammen med Nvidias Pascal-baserede Tesla P100. Dengang gav forbindelsen 160 GB/s per GPU – cirka fem gange hurtigere end datidens PCIe. Den første CPU, der understottede NVLink direkte, var IBM’s POWER8+.

Siden er baandbredden omtrent fordoblet med hver ny GPU-generation. Et interessant skifte skete med den femte generation paa Blackwell: hvor tidligere generationer øgede hastigheden ved at tilføje flere links, beholdt Nvidia de 18 links og fordoblede i stedet hastigheden per link. Du kan se udviklingen i tabellen nedenfor. Vil du forstaa selve chip-arkitekturerne bag tallene, har vi en separat guide til Nvidias Blackwell- og Hopper-arkitekturer.

Tallene for Rubin er foreløbige og kan ændre sig, da platformen først ventes at komme senere. Bemærk ogsaa, at baandbredde-tal kan opgives „begge veje tilsammen“ (bidirektionelt) eller kun én vej, hvilket kan faa de samme forbindelser til at se dobbelt saa hurtige ud i nogle kilder. Tabellen bruger de tal, Nvidia selv angiver.

GB200 NVL72: hele serverskabet som én stor GPU

Det tydeligste eksempel paa, hvad NVLink kan, er Nvidias GB200 NVL72. Det er ikke et grafikkort, men et helt serverskab (et „rack“) fyldt med 72 Blackwell-GPU’er og 36 Grace-CPU’er.

Alle 72 GPU’er er koblet sammen i ét stort NVLink-netværk via ni NVSwitch-bakker, saa de tilsammen har omkring 130 TB/s baandbredde til at tale indbyrdes. I praksis opfører hele skabet sig som én gigantisk GPU, der kan træne og køre meget store AI-modeller i én sammenhængende pulje af hukommelse.

Inde i systemet bruger Nvidia desuden en særskilt forbindelse kaldet NVLink-C2C mellem Grace-CPU’en og Blackwell-GPU’en med 900 GB/s begge veje. Det er med til at udviske skellet mellem CPU og GPU, saa de deler data hurtigt.

NVLink Switch kan i princippet skaleres endnu videre. Ifølge Nvidia kan den femte generation binde op til 576 GPU’er sammen i ét enkelt NVLink-domæne med over 1 PB/s samlet baandbredde – men det er den maksimale konfiguration, ikke det enkelte NVL72-skab. Hvorfor et helt skab er interessant frem for løse chips, hjælper vores artikel om forskellen paa AI-træning og inferens med at forstaa.

NVLink Fusion: Nvidia aabner døren paa klem

I mange aar var NVLink en lukket teknologi, der kun virkede med Nvidias egne chips. Det ændrede sig delvist, da Nvidia i maj 2025 praesenterede NVLink Fusion paa Computex-messen i Taipei.

NVLink Fusion lader udvalgte partnere bygge „semi-custom“ AI-systemer, hvor deres egne chips kan kobles paa Nvidias NVLink-netværk. Blandt de første partnere er MediaTek, Marvell, Alchip, Astera Labs, Synopsys og Cadence, mens Fujitsu og Qualcomm er nævnt som mulige leverandører af CPU’er.

Tanken er klar: selv hvis store cloud-udbydere som Amazon, Microsoft og Google bygger deres egne AI-chips, kan Nvidia forblive midtpunktet, fordi forbindelsesteknologien stadig er Nvidias. Paa den maade forsvarer NVLink Nvidias position, ogsaa i en verden med flere egenudviklede chips.

Scale-up og scale-out: to slags netværk

Naar man taler om AI-datacentre, dukker to begreber ofte op, og NVLink hilser kun til det ene.

• Scale-up — at koble GPU’er tæt sammen inden for det samme skab, saa de deler arbejdet som én enhed. Det er her, NVLink og NVSwitch bruges.
• Scale-out — at forbinde mange skabe paa tværs af et helt datacenter. Her bruger Nvidia i stedet netværksteknologier som Spectrum-X Ethernet og Quantum-X800 InfiniBand.

Kort sagt: NVLink binder GPU’erne sammen i det enkelte skab, mens andre teknologier binder skabene sammen. Begge dele er nødvendige for at bygge et moderne AI-datacenter.

Hvad NVLink betyder for Nvidia som investering

For dig, der følger aktien, er NVLink interessant, fordi den er en stor del af Nvidias saakaldte „moat“ – den konkurrencemæssige voldgrav, der gør det svært for andre at overtage markedet.

NVLink er en af grundene til, at Nvidia kan sælge hele serverskabe og ikke bare løse chips. Naar en kunde køber et NVL72-system, køber de samtidig Nvidias forbindelsesteknologi, software og netværk i én pakke. Det giver højere omsætning per handel og binder kunden tættere til Nvidias økosystem – paa samme maade som Nvidias software-platform, som vi beskriver i guiden om hvad CUDA er.

Konkurrenterne er dog i gang. En gruppe af blandt andre AMD, Intel, Google, Microsoft og Meta staar bag den aabne standard UALink (Ultra Accelerator Link), hvis første specifikation udkom i april 2025. Maalet er at tilbyde et aabent alternativ til Nvidias lukkede NVLink, saa man kan koble mange AI-chips sammen uden at vaere bundet til én leverandør. Hvor hurtigt det faar betydning, afhænger af, om nok kunder vælger AMD’s og Intels chips frem for Nvidias. Du kan læse mere om presset udefra i vores oversigt over Nvidias konkurrenter og i den bredere gennemgang af Nvidias rolle i AI-revolutionen.

De fulde tekniske specifikationer findes paa Nvidias officielle NVLink-side, som ogsaa bemærker, at tal for kommende generationer er foreløbige.

Ofte stillede spørgsmaal (FAQ)

Hvad er forskellen paa NVLink og PCIe?

Begge er forbindelser mellem chips, men PCIe er den almindelige standard i computere, mens NVLink er Nvidias egen, langt hurtigere forbindelse mellem GPU’er. Nvidia angiver, at den nyeste NVLink er cirka 14 gange hurtigere end PCIe Gen5, hvilket gør den velegnet til AI-arbejde, hvor GPU’er konstant skal udveksle store mængder data.

Hvad er NVSwitch?

NVSwitch er en switch-chip, der fungerer som et kryds mellem mange NVLink-forbindelser. Den gør det muligt for hver GPU at tale med alle de andre paa fuld hastighed samtidig. Uden NVSwitch kunne man kun forbinde faa GPU’er direkte; med den kan man koble dusinvis sammen i ét stort netværk.

Kan jeg bruge NVLink i min egen pc?

Nej, i praksis ikke længere. NVLink findes i dag primaert i Nvidias datacenter-produkter som GB200 NVL72. Tidligere fandtes en version til nogle high-end gamer- og arbejdsstationskort, men paa nyere forbrugerkort er NVLink udfaset til fordel for PCIe.

Hvad er GB200 NVL72?

GB200 NVL72 er et komplet serverskab fra Nvidia med 72 Blackwell-GPU’er og 36 Grace-CPU’er, der er koblet sammen med NVLink og NVSwitch. Skabet opfører sig som én stor GPU med cirka 130 TB/s intern baandbredde og er bygget til at træne og køre meget store AI-modeller.

Hvorfor er NVLink vigtig for Nvidia-aktien?

NVLink er en del af Nvidias konkurrencefordel. Den gør det muligt at sælge hele systemer frem for løse chips og binder kunderne tættere til Nvidias økosystem. Det støtter baade omsætning og marginer. Samtidig arbejder konkurrenter paa aabne alternativer som UALink, saa teknologien er ogsaa et omraade, investorer bør følge over tid.