英伟达 NVLink Fusion 计划面向定制芯片合作伙伴，提供组件，帮助第三方自研加速器接入 NVLink 互联域，将多颗处理器构建成统一一致性系统，Vera Rubin NVL72 机柜级加速器就是典型案例。如今英伟达为这套生态新增关键组件 ——NVHBM。它属于 AI 加速器所用高带宽内存的定制化方案，并非用来取代通用 HBM 产品，仅面向定制硅片合作伙伴开放。
每栈带宽最高提升 30%，针对带宽瓶颈 AI 负载
NVHBM 是一套定制 HBM 基片，英伟达宣称对比标准 HBM4e，拥有更高带宽、更低功耗，同时可缩减主芯片占用面积。该方案已经和头部存储厂商完成设计与验证，采用 NVHBM 的定制芯片开发商，相比从零适配通用 HBM，能够缩短产品落地周期。
内存带宽是 AI 加速器的核心指标。NVHBM 单栈带宽相比标准 HBM4e 最高提升 30%，对于带宽受限的 AI 业务，带宽提升可以直接带来吞吐上涨，例如推理场景下更高的 Token 输出速率。
控制器下沉至 HBM 基片，主芯片计算面积最高释放 30%
传统方案会将 HBM 内存控制器集成在主芯片内部。NVHBM 把内存控制器下移到 HBM 堆栈的基片之中，同时向 NVLink Fusion 合作伙伴提供小型定制 PHY 物理层 IP，供其集成到自有芯片。
该设计可以释放主芯片的封装面积，计算芯片可用面积最高可增加 30%。对于多芯片先进封装架构，NVHBM 还能够简化中介层布线难度。
NVHBM 定制加速器与标准 HBM 方案对比，窄接口为计算芯片释放更多面积
功耗下降 15%，量产 Rubin 机柜暂不支持该技术
对比商用 HBM4e 堆栈，NVHBM 实现 15% 功耗降低。英伟达在 Vera Rubin 推广中多次提出：不能产出 Token 的功耗都是无效损耗。节省下来的功耗，既可以转化为每瓦性能收益，也可以用来增加加速器功能单元，或是在固定功耗上限下拉高持续算力。
对于需要高频搬运模型权重、KV 缓存的 AI 加速器，更高带宽、更低内存功耗收益显著，在数千上万颗芯片规模下，功耗优势会进一步放大。内存侧节约的能耗，可以反哺计算单元提升性能，或者在既定功耗预算内部署更多加速器。 需要注意：NVHBM 是面向潜在合作伙伴的技术选项，已经量产的 Vera Rubin 机柜级系统并不搭载 NVHBM。
亚马逊 Annapurna Labs 成为 NVHBM 首家合作方。Annapurna 副总裁 Nafea Bshara 表示：期待本次合作赋能 AWS 下一代基础设施设计。Annapurna 的 Trainium 4 AI 芯片已支持 NVLink Fusion 扩展接口，后续新一代芯片有望接入 NVHBM。
