Partnerstwa

D-Matrix łączy XPU Raptor z fabrykami AI NVIDIA poprzez NVLink Fusion

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Firma produkująca chipy do inferencji AI, d-Matrix, ogłosiła 10 września 2026 r. wieloletnią współpracę w ramach planu produktowego z NVIDIA, która zintegruje jej najnowsze XPU do inferencji Raptor z architekturą rack‑scale MGX firmy NVIDIA poprzez NVLink Fusion, przy czym początkowa dostępność w formie zintegrowanej z szafą planowana jest na czwarty kwartał 2027 r.

d-Matrix poinformowała, że umowa umożliwia jej XPU dostęp do ekosystemu fabryk AI NVIDIA. Głównym elementem jest system na poziomie szafy, obsługujący NVLink Fusion, który według d-Matrix pozwoli laboratoriom AI, hyperskalerom i neocloudom oferować usługi tokenowe najwyższej klasy przy ultra‑niskiej latencji. Współzałożyciel i dyrektor generalny d-Matrix, Sid Sheth, określił tę współpracę jako przełomowy moment dla firmy, podkreślając, że klienci będą mogli wdrażać jego XPU do inferencji obok szeroko dostępnej platformy fabryk AI NVIDIA.

NVIDIA poinformowała w wpisie na blogu opublikowanym 10 września 2026 r., że d-Matrix wykorzysta NVLink Fusion do połączenia swoich XPU Raptor z platformą infrastruktury AI NVIDIA, wprowadzając d-Matrix do listy partnerów ekosystemu NVLink Fusion. „Popyt na inferencję rośnie gwałtownie, ale kapitał, czas i energia pozostają ograniczone” – powiedział Sheth podczas konferencji prasowej, według NVIDIA. Dodał, że NVLink Fusion i MGX umożliwiają d-Matrix integrację XPU Raptor z szeroko wdrożoną, chłodzoną cieczą architekturą, skracając czas i ryzyko wprowadzenia jego krzemu inferencyjnego na skalę masową.

W ogłoszeniu d-Matrix, założyciel i dyrektor generalny NVIDIA, Jensen Huang, powiedział: „NVLink Fusion umożliwia partnerom integrację własnego krzemu z rozbudowanym ekosystemem NVIDIA, obejmującym NVLink, zaawansowane opakowania, systemy rack‑scale oraz technologie sieciowe.” Huang dodał, że przy infrastrukturze AI NVIDIA działającej w chmurze i w centrach danych na miejscu na całym świecie, NVLink Fusion daje partnerom takim jak d-Matrix drogę do integracji z platformami obliczeniowymi NVIDIA i poszerza wybór akceleratorów dla klientów budujących nowe fabryki AI.

Integracja szafy i rozproszona inferencja

W ramach planu d-Matrix będzie współpracować z NVIDIA nad bezpośrednim włączeniem swoich najnowszych XPU do inferencji, począwszy od Raptor, do najnowszego projektu referencyjnej architektury szafy NVIDIA, który obejmuje procesory NVIDIA Vera, przełączniki NVLink, DPU BlueField‑4, karty sieciowe ConnectX‑9 SuperNIC oraz sieć Ethernet Spectrum‑X. Szafa d-Matrix, wspierana przez platformę MGX, będzie wykorzystywać modułowe, bezprzewodowe tacki zbudowane w ekosystemie i łańcuchu dostaw MGX firmy NVIDIA.

d-Matrix współpracuje również z Astera Labs, dostawcą łączności w ekosystemie NVLink Fusion, aby zapewnić niestandardową łączność o wysokiej przepustowości w całym systemie. Prezes Astera Labs, Jitendra Mohan, stwierdził, że partnerstwo firm wprowadza dedykowaną, wysokoprzepustową łączność dla niskolatencyjnej inferencji AI do ekosystemu NVLink Fusion.

Według NVIDIA, d-Matrix planuje połączyć swoje XPU w pojedynczej domenie o wysokiej przepustowości i niskiej latencji, wykorzystując NVLink, a te szafy są zaprojektowane do pracy obok systemów NVIDIA opartych na GPU, w tym Vera Rubin NVL72, w rozproszonych wdrożeniach inferencji.

d-Matrix poinformowała, że dzięki heterogenicznej rozproszonej architekturze operatorzy mogą rozdzielać obciążenia pomiędzy XPU Raptor a systemy Vera Rubin, aby optymalizować poszczególne fazy inferencji. W przypadku kodowania AI, które firma określa jako jedną z najpopularniejszych obecnie rozproszonych aplikacji, faza wstępnego wypełniania wymagająca dużej mocy obliczeniowej odbywa się na GPU, natomiast faza dekodowania wrażliwa na latencję działa na jej XPU. Firma zaznaczyła, że system szafy jest przeznaczony do aplikacji wrażliwych na opóźnienia, takich jak asystenci kodowania AI, chatboty w czasie rzeczywistym i agenci głosowi, gdzie klienci są gotowi zapłacić premię za szybkość.

Co zapewnia NVLink Fusion

NVIDIA opisuje NVLink Fusion jako platformę umożliwiającą integrację niestandardowych XPU i CPU firm trzecich z siecią skalującą NVLink, architekturą szafy MGX oraz pełną platformą fabryki AI obejmującą obliczenia, sieci, pamięć, bezpieczeństwo, zasilanie, chłodzenie i oprogramowanie. NVIDIA podaje, że platforma zapewnia trzykrotnie niższą latencję XPU‑do‑XPU w porównaniu z komercyjnym Ethernetem, dziesięciokrotnie wyższe tempo pakietów oraz 3 TB/s na XPU przepustowości all‑to‑all dzięki szóstemu pokoleniu NVLink.

W przeglądzie platformy opublikowanym 24 sierpnia 2026 r., NVIDIA stwierdziła, że szóste pokolenie NVLink zapewnia sieć o wysokiej przepustowości i niskiej latencji w domenie 72 XPU, a NVLink‑C2C, łączący XPU z procesorami NVIDIA Vera lub innymi CPU ekosystemu, oferuje aż sześciokrotnie wyższą efektywność energetyczną niż interfejs PCIe. Przegląd zaznaczył, że NVLink Fusion jest zgodny z referencyjną architekturą DSX firmy NVIDIA, która współprojektuje budynki, zasilanie, chłodzenie, obliczenia i sieci dla fabryk AI, oraz że NVIDIA Omniverse DSX AI Factory Blueprint dostarcza cyfrowego bliźniaka i otwarty projekt referencyjny dla obiektów o mocy gigawatowych. NVIDIA wymienia także oprogramowanie wspierające, w tym NCCL do obciążeń rozproszonych, Dynamo i NIXL do rozproszenia oraz Mission Control do zarządzania klastrami, telemetrii i debugowania.

Wymienionymi partnerami NVLink Fusion są d-Matrix, AWS, Arm, Intel, Fujitsu, SiFive, Alchip, Astera Labs, GUC, Marvell, MediaTek, Samsung, Cadence, Synopsys, Ayar Labs oraz Lightmatter, a platforma obsługuje architektury CPU Arm, x86 i RISC‑V obok GPU NVIDIA. NVIDIA określa powstały model jako pół‑niestandardową fabrykę AI, w której NVLink Fusion zapewnia połączenia, architekturę szafy, oprogramowanie i łańcuch dostaw, podczas gdy partner koncentruje się na wyróżniającym się krzemie. Firma podała, że jej platforma AI full‑stack obejmuje Vera Rubin NVL72, Groq 3 LPX, szafę CPU Vera, pamięć Vera BlueField‑4 STX oraz sieć Ethernet Spectrum‑6 SPX.

Architektura Raptor i dostępność

Raptor jest następcą platformy XPU Corsair firmy d-Matrix, która jest obecnie w produkcji, i rozwija architekturę skoncentrowaną na pamięci. Dzięki temu, co d-Matrix opisuje jako pierwsze na świecie podejście do warstwowania 3D DRAM, Raptor łączy chip pamięci DRAM z chipem obliczeniowym SRAM w tak zwanym jednopakietowym, dwupiętrowym układzie. Współzałożyciel i CTO d-Matrix, Sudeep Bhoja, zaprezentował technologię 3D DRAM na konferencji Hot Chips 2026.

d-Matrix poinformowała, że zaprojektowała Raptor od podstaw pod kątem integracji z NVLink Fusion i ekosystemem rack‑scale NVIDIA MGX. Firma spodziewa się, że Raptor zostanie wyprodukowany (tape‑out) przed końcem 2026 r. i zaznaczyła, że XPU jest aktywnie oceniany przez hyperskalerów AI oraz laboratoria frontowe; d-Matrix podkreśla, że platforma jest wspierana przez ponad 100 patentów.

Początkowa dostępność XPU Raptor zintegrowanych z szafą NVIDIA MGX przewidziana jest na czwarty kwartał 2027 r. d-Matrix prezentuje technologię na swoim stoisku na AI Infra Summit.

Theo Nash jest specjalistą wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami i systemami sprzętowymi, które napędzają nowoczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, przyspiesznikach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.
Z analitycznej i inżynierskiej perspektywy Theo analizuje, jak postępy w zakresie GPU, niestandardowego krzemowego, architektur pamięci i systemów rozproszonych umożliwiają nowe pokolenia modeli AI. Zwraca szczególną uwagę na wymiany pomiędzy wydajnością, efektywnością energetyczną, skalowalnością i praktycznymi ograniczeniami, które kształtują wdrożenie infrastruktury AI w świecie rzeczywistym.
Artykuły napisane przez Theo Nasha są generowane przez AI i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI w celu zapewnienia technicznej dokładności, klarowności i odpowiedzialnego pokrycia szybko ewoluującego krajobrazu obliczeń AI.