O que está acontecendo com o NVLink Fusion?
A NVIDIA anunciou o NVLink Fusion em maio como uma iniciativa para "abrir" sua tecnologia, permitindo que empresas parceiras criassem sistemas customizados em data centers e servidores. Mas a realidade parece bem diferente do discurso inicial. Rumores indicam que várias companhias estão frustradas com as limitações práticas da tecnologia.
O problema principal? O NVLink Fusion exige que chips customizados sejam integrados exclusivamente com produtos NVIDIA. Isso significa que uma CPU precisa usar a interface NVLink para se conectar a uma GPU da NVIDIA - não há espaço para componentes de outros fabricantes.
As limitações que estão causando frustração
Segundo informações do DigiTimes, a NVIDIA mantém controle rígido sobre elementos essenciais do NVLink Fusion, incluindo o controlador de comunicações e camadas PHY. Isso limita significativamente a capacidade de customização pelas empresas parceiras.
Além disso, há um custo adicional: hardware de terceiros precisa pagar licenciamento para usar chips NVLink Switch. Oito empresas já demonstraram interesse na tecnologia, mas os relatos sugerem que essas restrições estão resultando em designs menos otimizados.
UALink surge como alternativa promissora
Enquanto isso, o UALink - uma interface verdadeiramente aberta desenvolvida por um consórcio que inclui AMD, Intel e Google - pode se beneficiar dessa situação. A especificação 1.0 do UALink foi publicada em abril, e rumores indicam que a próxima geração de GPUs Instinct da AMD já virá com compatibilidade nativa.
Embora o UALink ainda precise de anos de desenvolvimento para igualar o desempenho do NVLink, o descontentamento com as limitações da solução da NVIDIA pode acelerar sua adoção. Grandes players como AWS, GCP e Azure continuarão usando o NVLink Fusion por enquanto, mas a pressão por alternativas abertas só tende a crescer.
Impacto no mercado de IA e computação de alto desempenho
A situação do NVLink Fusion pode ter consequências significativas para o setor de IA e HPC (High Performance Computing). Muitas empresas estavam contando com essa tecnologia para criar soluções híbridas que combinassem CPUs de diferentes fabricantes com as GPUs da NVIDIA. Mas com as restrições atuais, projetos ambiciosos podem precisar ser repensados.
Um exemplo concreto? Sistemas que pretendiam usar processadores ARM customizados com aceleradores NVIDIA agora enfrentam obstáculos técnicos. E isso não afeta apenas grandes data centers - startups de IA também podem sentir o impacto, já que soluções mais abertas permitiriam inovações em arquiteturas especializadas.
O dilema das empresas parceiras
Fontes próximas às negociações revelam que algumas empresas estão em um impasse. Por um lado, o ecossistema NVIDIA oferece desempenho comprovado em cargas de trabalho de IA. Por outro, as limitações do NVLink Fusion estão forçando escolhas difíceis entre flexibilidade e performance.
"É como comprar um carro esportivo que só funciona com gasolina de um único posto", comentou um engenheiro de uma grande fabricante de servidores que preferiu permanecer anônimo. "O desempenho é excelente, mas você fica preso a um único fornecedor para tudo."
Curiosamente, essa não é a primeira vez que a NVIDIA enfrenta críticas por seu modelo de negócios. A empresa tem histórico de manter controle rígido sobre suas tecnologias, como visto com o CUDA. A diferença é que, desta vez, o discurso de "abertura" criou expectativas que não foram totalmente atendidas.
Possíveis cenários futuros
Analistas sugerem três caminhos possíveis para esse impasse:
A NVIDIA poderia flexibilizar suas restrições para evitar a migração de parceiros para o UALink
As empresas podem desenvolver soluções intermediárias, aceitando algumas limitações em troca de desempenho
O mercado pode pressionar por padrões verdadeiramente abertos, acelerando o desenvolvimento de alternativas como o UALink
Vale notar que a NVIDIA ainda detém vantagens significativas. Seu ecossistema de software para IA é considerado o mais maduro do mercado, e muitas empresas podem considerar as limitações do NVLink Fusion um preço aceitável por esse benefício. Mas por quanto tempo?
Com a computação heterogênea se tornando cada vez mais importante para IA generativa e modelos de grande escala, a necessidade por interoperabilidade real só tende a crescer. E se o UALink conseguir entregar pelo menos parte do desempenho do NVLink com maior flexibilidade, o equilíbrio de poder no mercado pode começar a mudar.
Com informações do: Adrenaline
