AI Infrastructure2026-09-12NVIDIA AI Blog

d-Matrix usa NVLink Fusion nos novos Raptor XPUs

A d-Matrix, especializada em chips de inferência de IA, anunciou que seus XPUs Raptor de próxima geração vão se conectar à plataforma de infraestrutura de IA da NVIDIA por meio do NVLink Fusion. A integração combina o silício de inferência da d-Matrix com o interconnect de scale-up NVLink e a rede de scale-out Spectrum-X da NVIDIA, permitindo que a empresa construa sistemas de escala de rack em cima do ecossistema de interconnect da NVIDIA. O anúncio coloca a d-Matrix em um grupo cada vez maior de parceiros que projetam hardware em torno dos padrões de interconnect da NVIDIA, em vez de competir com eles. Esse posicionamento ganha importância conforme a indústria desloca o foco da capacidade bruta de compute para a eficiência com que grandes modelos podem ser servidos em muitos chips. No caso de cargas de inferência, largura de banda e latência do interconnect costumam definir o desempenho no mundo real. Servir um grande modelo de linguagem em um rack de aceleradores exige comunicação constante e de alta velocidade entre os chips, e gargalos ali podem anular os ganhos de processadores individuais mais rápidos. Ao adotar o NVLink Fusion, a d-Matrix ganha um tecido de alta largura de banda já comprovado para a comunicação de scale-up, enquanto o Spectrum-X cuida do tráfego de scale-out entre racks. A medida também sinaliza uma tendência mais ampla: a NVIDIA posiciona sua tecnologia de interconnect como uma camada de base sobre a qual outros fabricantes de chips podem construir, estendendo sua influência além das próprias GPUs. Para a d-Matrix, a parceria pode acelerar a adoção entre operadores de data center que já padronizaram sua infraestrutura na NVIDIA, reduzindo o atrito de integração e encurtando prazos de implantação. Detalhes sobre cronograma, números de desempenho e quais clientes vão implantar primeiro os sistemas baseados em Raptor ainda são limitados. Ainda assim, o anúncio reforça uma realidade central da era dos data centers de IA: conforme os modelos crescem e a demanda por inferência dispara, a rede que conecta os chips pode importar tanto quanto os próprios chips.

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