d-Matrix 采用 NVIDIA NVLink Fusion 实现机架级 XPU 部署

<div id="bsf_rt_marker"></div><p><span style="font-weight: 400;">AI 推理芯片制造商 d-Matrix 今日宣布，将使用 NVIDIA NVLink Fusion 将其下一代 Raptor XPUs 连接到 NVIDIA 的 AI 基础设施平台——加入了不断壮大的生态系统合作伙伴行列。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">通过将 Raptor 连接到 NVIDIA NVLink 规模提升和 Spectrum-X 规模扩展网络、NVIDIA MGX 机架架构以及更广泛的 NVIDIA AI 平台，NVLink Fusion 为 d-Matrix 提供了一条从定制芯片到大规模部署的加速且风险更低的路径。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“推理需求正在激增，但资本、时间和能源依然有限，”d-Matrix 联合创始人兼首席执行官 Sid Sheth 在昨天的新闻发布会上表示。“借助 NVLink Fusion 和 MGX，我们可以将 Raptor XPUs 集成到一个广泛部署的液冷架构中，为客户提供更快、风险更低的超低延迟推理部署与扩展路径。” </span><span style="font-weight: 400;"><br /> </span><span style="font-weight: 400;"><br /> </span><span style="font-weight: 400;">NVIDIA AI 平台具有垂直整合和水平开放的特性。NVLink Fusion 将这种开放性扩展到了 XPUs 和 CPUs，使芯片公司能够专注于处理器创新，同时利用 NVIDIA 基础设施在 AI 工厂规模上进行部署。</span></p> <h2><b>从定制芯片到机架级部署</b></h2> <div style="float: right; margin: 0 0 1.5rem 2rem; background: #f5f5f3; border-left: 3px solid #c8c8c4; border-radius: 0 8px 8px 0; padding: 1.25rem 1.5rem; max-width: 340px; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', sans-serif;"> <p style="font-size: 11px; font-weight: 500; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; color: #888; margin: 0 0 1rem 0;">NVLink Fusion — 快速参考</p> <div style="margin-bottom: 1rem; padding-bottom: 1rem; border-bottom: 1px solid #ddd;"> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">什么是 NVIDIA NVLink Fusion？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">NVIDIA 的平台，用于将第三方定制 XPUs 和 CPUs 与 NVLink 规模提升网络、MGX 机架架构以及完整的 AI 工厂平台（涵盖计算、网络、存储、安全、电力、冷却和软件）进行集成。</p> </div> <div style="margin-bottom: 1rem; padding-bottom: 1rem; border-bottom: 1px solid #ddd;"> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">它解决了什么问题？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">构建定制 XPU 困难，规模化部署则更困难。NVLink Fusion 让 XPU 制造商无需从头构建机架级基础设施，即可直接接入 NVIDIA 成熟且全球部署的 AI 工厂平台。</p> </div> <div style="margin-bottom: 1rem; padding-bottom: 1rem; border-bottom: 1px solid #ddd;"> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">它的速度如何？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">通过第六代 NVLink，XPU 间延迟比商用以太网低 3 倍，数据包速率高 10 倍，每 XPU 全对全带宽达 3 TB/s。</p> </div> <div style="margin-bottom: 1rem; padding-bottom: 1rem; border-bottom: 1px solid #ddd;"> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">合作伙伴有哪些？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">d-Matrix, AWS, Arm, Intel, Fujitsu, SiFive, Alchip, Astera Labs, GUC, Marvell, MediaTek, Samsung, Cadence, Synopsys, Ayar Labs 和 Lightmatter。</p> </div> <div style="margin-bottom: 1rem; padding-bottom: 1rem; border-bottom: 1px solid #ddd;"> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">支持哪些 CPU 架构？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">支持所有主要 CPU 架构——Arm、x86 和 RISC-V，以及 NVIDIA GPU。</p> </div> <div> <p style="font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; margin: 0 0 4px 0;">什么是半定制 AI 工厂？</p> <p style="font-size: 13px; color: #555; margin: 0; line-height: 1.6;">半定制 AI 工厂将 NVIDIA 成熟的基础设施与合作伙伴的定制 XPU 相结合。NVLink Fusion 提供互联、机架架构、软件和供应链；合作伙伴则专注于差异化的芯片设计。<span style="background-color: #ffffff; color: #333333; font-family: Georgia, 'Times New Roman', 'Bitstream Charter', Times, serif; font-size: 16px;"> </span></p> </div> </div> <p>构建 XPU 仅仅是第一步。要在 AI 工厂规模上进行部署，需要一个涵盖网络、机架架构、电力、冷却、软件和成熟供应链的完整平台。每个步骤——采购芯片、集成高速接口、验证规模提升网络解决方案、设计和认证机架架构——都会增加时间、成本和风险。</p> <p><span style="font-weight: 400;">NVLink Fusion 让芯片创新者 </span><a href="https://blogs.nvidia.com/blog/nvlink-fusion-xpu-ai-factory/"><span style="font-weight: 400;">直接连接到 NVIDIA 成熟的平台</span></a><span style="font-weight: 400;">。它是连接定制 XPUs 和 CPUs 到 NVIDIA 技术栈的高带宽、低延迟技术。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">通过采用 NVLink Fusion，d-Matrix 可以利用 NVIDIA MGX 生态系统成熟的、经过验证的机架设计、供应链、电力和冷却基础设施。通过标准化通用机架，数据中心可以一次性建成并支持 GPU、CPU 和 XPU——而无需为每种处理器类型使用单独的机架架构。</span></p> <h2>NVLink Fusion 将 d-Matrix XPUs 集成到 AI 工厂中</h2> <p><span style="font-weight: 400;">使用 NVIDIA NVLink，d-Matrix 计划将其 XPUs 连接到一个高带宽、低延迟的规模提升域中。其机架也可与基于 NVIDIA GPU 的系统（如 NVIDIA Vera Rubin NVL72）协同工作，用于分离式推理。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">d-Matrix 还计划集成 NVIDIA Vera CPUs、NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs、NVIDIA BlueField-4 DPUs 和 NVIDIA Spectrum-X 以太网网络。与 NVLink 和 MGX 一起，这些技术为 d-Matrix 提供了成熟的平台，用于在灵活统一的 AI 工厂中，与 NVIDIA 系统一起部署专用的推理能力。</span></p> <h2>NVLink Fusion 为专用 XPU 架构打开 NVIDIA AI 工厂的大门</h2> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA 全栈 AI 工厂平台包括 NVIDIA Vera Rubin NVL72、Groq 3 LPX、Vera CPU 机架、Vera BlueField-4 STX 存储和 Spectrum-6 SPX 以太网网络。其设计目标是完全灵活——以最佳的能效比和最低的每 Token 成本，运行所有 AI 工作负载、模型和模型架构。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">NVLink Fusion 为客户提供了灵活性，让他们能在统一的 AI 工厂平台内，为每个工作负载匹配合适的计算资源，并开放访问 NVIDIA 网络、系统、软件和全球供应链。像 d-Matrix 这样的芯片创新者可以使用 NVLink Fusion 来提高性能、加速上市时间，并降低部署半定制 AI 工厂的风险。</span></p> <p>&nbsp;</p>