英伟达发布NVHBM技术，并获亚马逊追加200万颗GP

当地时间8月26日，英伟达宣布推出新一代定制高带宽内存技术NVHBM，并将其纳入NVLink Fusion生态。这项技术的核心设计颠覆了传统HBM架构——将英伟达自研的定制化内存控制器，从XPU运算晶粒转移到HBM堆叠中的Base Die（基座晶粒）上。

与此同时，英伟达与AWS宣布扩大合作，双方计划于2027年至2028年间在AWS全球基础设施中额外部署200万颗英伟达GPU，并在AI工厂、CPU、网络、开放模型、数据处理及机器人技术等领域深化合作，提供联合设计的解决方案，帮助客户以前所未有的规模加速AI开发。

此次合作扩展补充了亚马逊的自研芯片产品线，让客户能够根据特定工作负载自由选择最优算力方案——无论是英伟达GPU、AWS Trainium芯片，还是两者协同工作。

架构重构：释放25%的算力面积

传统HBM架构中，内存控制器位于XPU运算晶粒上，不仅占用宝贵的硅面积，还挤占了可用于增加运算单元的空间。随着AI Agent与兆级参数模型快速演进，AI基础设施的效能已无法仅靠堆算力解决，而是需要运算、内存、网络与软件的整体协同设计。

NVHBM正是基于这一逻辑的产物。通过将内存控制器下沉至HBM基座，英伟达宣称相较标准HBM4E可实现最高30%的内存带宽提升、15%的HBM功耗降低，并可释放最多25%的XPU运算晶粒面积用于计算单元。此外，新设计的定制化物理层（PHY）接口比JEDEC标准HBM4E减少了67%的I/O面积，简化了先进封装中硅中介层的布线复杂度，进一步释放了约80%的可用硅面积。

英伟达表示，NVHBM采用与未来自家GPU相同的技术基础开发，并由多家主要内存供应商完成验证及供货，建立统一的NVHBM实施标准。

亚马逊Annapurna Labs率先采用，AWS将额外部署200万颗英伟达GPU

亚马逊旗下芯片设计公司Annapurna Labs成为NVHBM的首家合作客户。双方的合作包含两层含义：

其一，延续NVLink Fusion生态的深度绑定。Annapurna Labs将从下一代Trainium4芯片开始支持NVLink Fusion，使亚马逊自研AI芯片能与英伟达GPU在同一机架级架构下协同运行。目前亚马逊已大规模部署搭载英伟达GPU的MGX机架，Trainium4的设计即围绕NVLink互连与MGX机架展开。

其二，NVHBM成为Trainium的内存升级路径。Annapurna Labs副总裁Nafea Bshara表示，NVHBM为提升高带宽内存的性能与效率提供了一条新的架构路径，有望惠及未来的AWS基础设施设计。

亚马逊AWS还宣布，计划在2027至2028年部署额外200万颗英伟达GPU，覆盖Blackwell Ultra、Rubin及Rubin Ultra架构。此订单建立在AWS此前承诺2026年起部署100万颗英伟达芯片的基础之上。

此外，AWS将扩展英伟达Blackwell部署规模，包括为Amazon EC2 G7实例配备英伟达RTX PRO™ 4500 Blackwell Server Edition GPU。与前代G6实例相比，G7实例提供4.6倍的AI推理性能和2.1倍的图形性能。AWS是首家提供由RTX PRO 4500加速的计算实例的主要云服务提供商。

AWS与英伟达还在英伟达Spectrum™网络方面展开合作，进一步优化大规模AI训练工作负载在GPU集群上的网络性能。

双方还计划面向美国政府业务搭建专属AI工厂，部署10万块GPU运行在AWS安全基础设施上，承接国家安全相关的算力任务。

从卖芯片到定标准

NVHBM的推出标志着英伟达的战略进一步升级——不再满足于销售GPU，而是通过NVLink Fusion平台，向整个定制AI芯片生态输出“机架级架构标准”。

NVLink Fusion允许合作伙伴接入英伟达的NVLink Chiplet、NVLink-C2C、NVLink Switch及MGX系统与机架，获得从CPU合作伙伴、ASIC设计公司到系统制造商的完整生态支持。如今，NVHBM为这一生态补齐了内存这一关键拼图。

NVHBM并非要取代通用HBM产品，而是英伟达专门向潜在合作伙伴提供的基础组件。目前量产的Vera Rubin机架级系统并未搭载NVHBM，该技术面向的是未来的定制芯片设计。

在AI芯片竞争从单芯片性能比拼转向系统级架构定义权争夺的当下，英伟达正凭借NVLink Fusion和NVHBM，尝试让所有定制AI芯片都“长在英伟达的土壤上”。

编辑：芯智讯-林子