Por Canuto  

Nvidia busca convertir su tecnología de interconexión NVLink en una fuente de ingresos que alcance incluso a los fabricantes de chips que compiten con sus GPU. La alianza con MediaTek y la expansión hacia Amazon, además de una nueva tecnología para memoria HBM, muestran cómo la empresa intenta controlar cada capa de la infraestructura de IA.
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  • MediaTek adoptará NVLink Fusion para sus futuros aceleradores de IA y recibirá una inversión de USD $3.500 millones en bonos convertibles de Nvidia.
  • Amazon, Fujitsu, Qualcomm, Arm y Marvell también figuran entre los diseñadores que planean integrar la tecnología de interconexión.
  • Nvidia amplía su estrategia con NVHBM, una tecnología de base personalizada para memoria que ya interesa a los chips Trainium de Amazon.

Nvidia está construyendo una estrategia para preservar su influencia en la inteligencia artificial incluso si los grandes clientes tecnológicos dejan de depender exclusivamente de sus GPU. La empresa busca licenciar propiedad intelectual vinculada con redes, interconexiones y memoria a los mismos fabricantes que desarrollan aceleradores personalizados para competir en el mercado. Según un reporte de The Register, el objetivo consiste en convertir la infraestructura que conecta y escala esos chips en un nuevo negocio de alto valor.

La señal más reciente llegó con MediaTek, que adoptará NVLink Fusion para su oferta de aceleradores de inteligencia artificial destinados a centros de datos. Como parte del acuerdo, Nvidia invirtió USD $3.500 millones en bonos convertibles emitidos por la compañía taiwanesa, mientras continuará licenciando diseños propios de MediaTek para utilizarlos en futuros sistemas DGX y RTX Spark.

Una red para los chips que desafían a Nvidia

El crecimiento de los ASIC de IA, también llamados XPUs, ha llevado a inversores y clientes a preguntarse si Nvidia conservará su posición dominante. OpenAI, Meta, Microsoft y otras compañías trabajan en diseños propios para reducir costos, adaptar el rendimiento a sus modelos y limitar su dependencia de las GPU comerciales. Sin embargo, la proliferación de esos chips no elimina la necesidad de conectarlos de manera eficiente dentro de un centro de datos.

NVLink Fusion comenzó como una versión comercial de la interconexión de alta velocidad que Nvidia utiliza entre sus GPU. La propuesta incluía una modalidad chip a chip, conocida como C2C, para enlazar CPU y GPU o XPU dentro de una estructura de memoria coherente, además de una arquitectura conmutada para combinar numerosos aceleradores en un gran sistema lógico a escala de rack.

Con el tiempo, NVLink Fusion se convirtió en una plataforma más amplia para licenciar propiedad intelectual de Nvidia relacionada con semiconductores y redes. MediaTek se suma así a una lista que también incluye a Amazon, Fujitsu, Qualcomm, Arm y Marvell, compañías con intereses en procesadores, aceleradores o infraestructura para centros de datos.

Licenciar esta tecnología permite que los diseñadores concentren sus recursos en el rendimiento de sus XPUs sin tener que desarrollar desde cero los mecanismos necesarios para escalar el cómputo. El atractivo aumenta porque las alternativas competitivas han requerido años de desarrollo, mientras otras propuestas, como UALink o distintas soluciones basadas en Ethernet, todavía deben demostrar que pueden igualar la integración de NVLink en sistemas completos.

El valor de entrar en un rack existente

La ventaja para los socios no se limita al cableado interno de los aceleradores. Los diseños de racks MGX de Nvidia forman parte del Open Compute Project, por lo que los fabricantes pueden aprovechar una arquitectura de referencia y, en esencia, insertar sus blades de cómputo en racks NVL72 existentes.

Ese enfoque puede reducir de manera considerable el trabajo de diseño de sistemas y de ingeniería mecánica que normalmente separa la fabricación de un chip de su despliegue en un centro de datos. Un acelerador puede ofrecer buenos resultados en pruebas de laboratorio, pero su valor comercial depende de que pueda instalarse, refrigerarse, conectarse y operar junto a decenas de unidades en producción.

Amazon ofrece el ejemplo más concreto de esta estrategia. La compañía utilizó el diseño de referencia MGX NVL72 de Nvidia para sus sistemas de rack basados en los aceleradores Trainium3, lanzados el año pasado, y se espera que Trainium4, previsto para finales de este año, abandone la interconexión interna NeuronLink de Amazon en favor de NVLink Fusion.

La decisión de Amazon también ilustra una concesión importante de Nvidia. En el anuncio inicial de NVLink Fusion, los clientes podían combinar sus XPUs con las CPU de Nvidia o sus CPU con las GPU de la compañía, una configuración que habría reforzado la venta cruzada de todo su catálogo. Posteriormente, Nvidia flexibilizó su posición para permitir que Amazon emparejara sus procesadores Graviton con Trainium.

Más que regalías por una tecnología de conexión

La estrategia puede generar ingresos por licencias, pero el beneficio potencial para Nvidia alcanza muchas otras capas del centro de datos. Los clientes que emplean NVLink pueden utilizar también NVSwitch para las conexiones scale-up, mientras que las redes InfiniBand y Spectrum-X de Nvidia sirven para unir varios racks y entrenar o ejecutar modelos de mayor tamaño.

La lógica comercial original era particularmente agresiva: por cada CPU de un socio, Nvidia podía vender aproximadamente dos GPU; por cada dos XPUs de un aliado, una CPU Grace o Vera; y por cada 72 aceleradores, hasta nueve NVSwitch, sin contar los componentes necesarios para enlazar múltiples racks. Esa combinación habría permitido a Nvidia mantener una presencia material en los sistemas aunque otra compañía suministrara el chip principal.

Dion Harris, director sénior de Infraestructura HPC e IA Hyperscale de Nvidia, explicó a la prensa que la plataforma pretende ofrecer flexibilidad para atender a clientes con arquitecturas distintas. Según Harris, NVLink Fusion puede abarcar desde CPU y GPU hasta la estructura scale-up, las redes scale-out mediante Spectrum-X e InfiniBand y los DPU destinados a administrar almacenamiento, tráfico norte-sur y aislamiento de seguridad.

La compañía todavía no ha detallado públicamente las condiciones económicas de las licencias. Harris, sin embargo, señaló que es razonable asumir que existirán elementos de pago porque NVLink Fusion es una tecnología propia de Nvidia, una definición que deja abierta la posibilidad de acuerdos distintos según el socio, el volumen y la parte de la plataforma utilizada.

La expansión hacia la memoria HBM

El proyecto de licencias de Nvidia no se limita a las redes. La empresa presentó recientemente NVHBM, una solución basada en una base personalizada con un controlador de memoria integrado, diseñada para mejorar la eficiencia con la que los aceleradores utilizan la memoria de alto ancho de banda HBM.

Nvidia sostiene que NVHBM puede liberar 25% del chip para tareas de cómputo, reducir 15% el consumo energético asociado con HBM y aumentar 30% el ancho de banda efectivo. Los primeros usuarios incluirían a Annapurna Labs, la unidad de Amazon que desarrolla los aceleradores de la familia Trainium.

La adopción por parte de Amazon representaría otra victoria para Nvidia, aunque la idea de utilizar una base especializada para conectar memoria y lógica no es exclusiva de la compañía. Broadcom y Marvell también desarrollarían tecnologías similares, por lo que el valor comercial de NVHBM dependerá de su rendimiento real, su disponibilidad y la facilidad con que los fabricantes puedan integrarla.

El movimiento revela cómo Nvidia intenta monetizar su capacidad de ingeniería más allá de la venta directa de procesadores. Si los clientes construyen ASIC personalizados, la empresa puede seguir obteniendo ingresos mediante los componentes que permiten conectarlos, alimentarlos y desplegarlos, mientras conserva una relación comercial con los fabricantes que aspiran a reducir su dependencia de sus GPU.

Una relación de competidores y socios

La expansión de estas licencias puede producir alianzas incómodas entre Nvidia y compañías como Broadcom, Marvell y MediaTek. Todas compiten, en distintos grados, por participar en el diseño de XPUs y en la infraestructura que los centros de datos necesitan para escalar inteligencia artificial, pero también pueden beneficiarse de tecnologías de Nvidia para acelerar sus propios lanzamientos.

Broadcom y Marvell ya cuentan con conmutadores Ethernet capaces de competir con NVSwitch, aunque un conmutador competente no resuelve por sí solo el desafío de construir un rack completo. La ventaja de tomar un blade personalizado y colocarlo en un sistema NVL72 que ya tiene una arquitectura definida puede ahorrar tiempo, reducir riesgos y facilitar la llegada del producto al mercado.

Para Nvidia, el riesgo consiste en ayudar a que sus rivales vendan más aceleradores y eventualmente sustituyan parte de sus GPU. La oportunidad es que cada nuevo XPU conectado mediante NVLink Fusion puede ampliar el ecosistema de software, racks, redes y servicios en el que la empresa participa, incluso si pierde algunas ventas directas de silicio o conmutadores.

Los ingresos de Nvidia por redes ya superan los USD $15.000 millones trimestrales, impulsados en buena medida por la expansión de la inteligencia artificial. Las licencias de NVLink Fusion, las ventas asociadas de NVSwitch y tecnologías como NVHBM podrían fortalecer esa división, mientras la compañía convierte una posible amenaza, la aparición de chips personalizados, en otra vía para cobrar por la infraestructura que hace posible su operación.

La fabricación de silicio personalizado se ha vuelto más accesible para los grandes actores tecnológicos, pero escalar miles de aceleradores dentro de instalaciones operativas sigue siendo una tarea compleja. Nvidia parece apostar a que, mientras sus rivales compiten por diseñar el motor, muchos continuarán pagando por las carreteras, los sistemas de conexión y los racks que permiten ponerlo a trabajar.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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