随着人工智能的不断演进，GPU在高性能计算和深度学习中扮演着越来越重要的角色，GPU强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。在运算数据量不断攀升下，GPU间需要进行大量数据交换，GPU通信性能成为了非常重要的指标。
为此，NVIDIA推出了能够提升GPU通信性能的技术——GPUDirectP2P技术（使GPU可以通过PCIExpress直接访问目标GPU的显存，避免了通过拷贝到CPUhostmemory作为中转，大大降低了数据交换的延迟），但受限于PCIExpress总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。
PCIExpress现状
目前PCIe4.0协议，相较PCIe3.0已实现带宽翻倍，x16双向带宽达到了64GB/s，而搭载HBM2e显存的NVIDIAA带宽已可达到GB/s。显卡核心和显存之间的数据交换通道已经达到如此带宽，但是GPU之间以及GPU和CPU之间的数据交换受到PCIe总线影响，成为了瓶颈。
NVLink
为解决PCIExpress下的瓶颈，NVIDIA推出了NVLink，可提供更高带宽和更多链路，并可提升多GPU系统配置的可扩展性，有效解决互连问题。
于年发布的P是搭载NVLink的第一款产品，具有GB/s的带宽，相当于PCIeGen3*16带宽的5倍。GTC上发布的V搭载NVLink2.0，更是将带宽提升到了GB/s，差不多达到了PCIeGen4*16带宽的5倍。
而在去年GTC20中最新发布的NVIDIAA更是搭载了NVLink3.0，单个NVIDIAATensor核心GPU支持多达12个第三代NVLink连接，总带宽为每秒GB/s，几乎是PCIeGen4带宽的10倍。
NVLinkBridge
目前，NVLink分为两种，一种是主板是集成了NVLink接口，另一种则是以桥接器的形式实现NVLink高速互联技术。
但目前集成NVLink接口的主板极为少数，PCIe仍为主流平台的标配。为使NVLink得到更广泛应用，加速应用程序的运行效率，NVIDIA推出了可通过NVLink技术连接两片高性能GPU的NVLinkBridge，其能实现显存扩展和性能增强，满足人工智能下的超大负载需求。此前，只有Geforce、Titan及Quadro系列中的部分产品支持NVLinkBridge，但全新Ampere下的A（PCIe版本）、A40、A30、A0、A均已实现NVLinkBridge的支持。在NVLink3.0技术支持下，A（PCIe版本）可实现GB/sGPU-GPU带宽，A30可实现GB/sGPU-GPU带宽，其余则可实现GB/sGPU-GPU带宽，大大降低了数据交互的延迟，助力更多端到端计算平台的构建
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