d-Matrix встроит ускорители Raptor в стоечную ИИ-инфраструктуру NVIDIA

d-Matrix договорилась с NVIDIA об использовании NVLink Fusion для ускорителей инференса Raptor. Смысл не в том, чтобы просто подключить отдельную карту расширения к серверу: Raptor планируется встроить в стоечную ИИ-инфраструктуру NVIDIA. Так специализированный процессор с упором на память сможет работать вместе с уже готовой архитектурой стойки, высокоскоростным интерконнектом и сетевыми компонентами NVIDIA. 310

Что даёт NVLink Fusion

NVLink Fusion — это платформа NVIDIA для интеграции партнёрских чипов в её ИИ-инфраструктуру. В случае d-Matrix она должна связать Raptor с масштабируемой внутри стойки сетью NVLink, стоечной архитектурой MGX и сетью Spectrum-X для масштабирования за пределы стойки. NVIDIA позиционирует такой подход как более быстрый и менее рискованный путь от собственного кремния к крупным внедрениям: партнёру не требуется самостоятельно собирать и проверять каждый уровень системы. 3

Практическая разница существенна. Вместо самостоятельного ускорителя Raptor должен стать компонентом стойки на базе эталонного проекта MGX — с общей высокоскоростной фабрикой связи и заранее определённым набором инфраструктурных узлов. 310

Какие компоненты NVIDIA войдут в систему

В планируемой конфигурации на базе Raptor предусмотрены следующие элементы платформы NVIDIA:

• процессоры Vera для хост-вычислений в стойке;
• коммутаторы NVLink для внутристоечной масштабируемой фабрики;
• DPU BlueField-4 для обработки данных и инфраструктурных задач;
• SuperNIC ConnectX-9 для высокопроизводительного сетевого ввода-вывода;
• Spectrum-X Ethernet для масштабирования сети за пределы стойки. 10

d-Matrix также сотрудничает с Astera Labs над специализированными решениями для подключения компонентов, которые должны обеспечить высокий поток данных по всей системе. 10

Распределение ролей здесь очевидно: d-Matrix предоставляет XPU для инференса, а NVIDIA — значительную часть окружающей платформы, включая эталонную архитектуру, scale-up-интерконнект, сетевые компоненты и экосистему инфраструктуры. 310

Ставка на инференс с низкой задержкой

Raptor позиционируется для задач инференса, где критична задержка генерации токенов. Для генеративных моделей это особенно важно на этапе, когда модель последовательно выдаёт токены и многократно обращается к своим весам. Ускоритель с архитектурой, ориентированной на память, может быть полезен именно в таких нагрузках, тогда как платформа NVIDIA даёт коммуникационную и инфраструктурную основу для работы в масштабе стойки.

Это партнёрство не означает, что Raptor заменит GPU NVIDIA во всех ИИ-задачах. Речь идёт о гетерогенной системе, в которой специализированный кремний для инференса сосуществует с инфраструктурой NVIDIA. Стратегия NVLink Fusion изначально рассчитана на полузаказные ИИ-системы, объединяющие партнёрские чипы со стоечными решениями и сетью NVIDIA. 26

Целевая стойка с 144 XPU

d-Matrix заявила, что рассчитывает предложить системы с числом до 144 ускорителей Raptor, соединённых единой полносвязной фабрикой NVLink. Целевые характеристики на уровне стойки — 2,3 ТБ 3D-стековой DRAM и 7,2 ПБ/с совокупной пропускной способности памяти. По оценке компании, этого должно хватить для моделей с более чем четырьмя триллионами параметров при 4-битной точности. 24

К этим цифрам следует относиться как к перспективным целевым характеристикам продукта. В открытых публикациях встречаются различающиеся описания памяти и пропускной способности одного ускорителя, поэтому окончательную конфигурацию и реальную вместимость для моделей ещё предстоит подтвердить ближе к выходу продукта. На доступный размер модели влияют также память среды выполнения, метаданные, формат квантования и системное ПО.

Сроки: tape-out в 2026 году, системы — в 2027-м

Raptor описывается как конструкция, объединяющая 4-нм вычислительный кристалл с заказной DRAM. d-Matrix ожидает завершить tape-out — передачу финального проекта чипа в производство — до конца 2026 года. Первые интегрированные в стойку системы ожидаются в IV квартале 2027 года. 1014

Следовательно, это многолетнее сотрудничество по продуктовой дорожной карте, а не уже поставляемый совместный стоечный продукт. 12

Зачем NVIDIA открывает стойки для сторонних ускорителей

Доступ партнёрских чипов к стоечной платформе помогает NVIDIA работать с заказчиками, которым нужен специализированный кремний, но которые не хотят отказываться от инфраструктурного стека компании. Даже если процессор инференса поставляет d-Matrix, проектируемая система может использовать NVLink-фабрику NVIDIA, процессоры, коммутаторы, DPU, SuperNIC, Ethernet-сеть Spectrum-X и архитектуру MGX. 310

Это вывод из архитектуры решения, а не раскрытая информация о финансовой модели или распределении выручки: условия сделки компании не публиковали. 1

Место d-Matrix в экосистеме NVLink Fusion

NVIDIA представила NVLink Fusion как способ создавать полузаказную ИИ-инфраструктуру совместно с партнёрами. В первоначальный публичный список участников вошли MediaTek, Marvell, Alchip Technologies, Astera Labs, Synopsys и Cadence. NVIDIA также сообщала, что процессоры Fujitsu и Qualcomm можно интегрировать с GPU NVIDIA с помощью этой платформы. 26

d-Matrix расширяет эту модель на XPU, ориентированные на инференс. Главный смысл не только в одном чипе Raptor, а в более модульной модели стойки: заказчик потенциально сможет сочетать специализированный вычислительный кремний с интерконнектом и сетевой инфраструктурой NVIDIA, не выбирая между полностью системой NVIDIA и изолированной альтернативной платформой.

Контекст d-Matrix

d-Matrix представила ускоритель инференса Corsair в ноябре 2024 года. В ноябре 2025 года компания сообщила о раунде Series C на 275 млн долларов при оценке в 2 млрд долларов; общий объём привлечённого финансирования достиг 450 млн долларов, а среди инвесторов был венчурный фонд M12 от Microsoft. 2839

Партнёрство по Raptor — это попытка d-Matrix перейти от модели дискретного ускорителя инференса к развёртыванию на уровне стойки. Насколько заявленные преимущества по задержке, ёмкости и пропускной способности окажутся востребованы в реальных дата-центрах, будет зависеть от финального кремния, интеграции ПО и практических бенчмарков после появления систем в 2027 году.