d-Matrix、NVIDIA NVLink Fusionを採用

AI推論特化型半導体を手がける米d-Matrixは、同社の次世代推論プロセッサ「Raptor XPU」において、米NVIDIAの高速インターコネクト技術NVLink Fusion（NVIDIAスタックとサードパーティ製プロセッサを接続する高帯域・低遅延技術）を採用することを発表した。NVIDIAのモジュラー式サーバー設計「NVIDIA MGX」や液冷インフラ基盤を活用することで、カスタム半導体の設計から大規模データセンターへの実展開に至る期間とコスト、リスクを大幅に圧縮する。

カスタム半導体の課題を解決するMGXとNVLinkの統合基盤

AIワークロードにおいてカスタムプロセッサ（XPU）を開発しても、それを「AIファクトリー」規模で実運用するには、高速ネットワーク、専用ラック設計、電力供給、液冷システム、検証済みサプライチェーンなど、システム全体のインフラ構築が不可欠となる。

d-MatrixはNVLink Fusionを採用することで、NVIDIAが検証済みのエコシステムを直接活用できる。

• ​高帯域スケールアップ接続​: NVLink（プロセッサ間でテラバイト級の広帯域通信を実現するNVIDIA独自の相互接続規格）を介して複数のRaptor XPUを単一のメモリ共有ドメインとして束ね、極低遅延な推論環境を構築する。
• ​異種混在システムとの連携​: NVIDIA Vera Rubin NVL72などの最新GPUラックと共存させ、処理負荷に応じて計算資源を分離・最適化する「ディスアグリゲーテッド推論（分離型推論）」を実現する。
• ​フルスタックコンポーネントの統合​: NVIDIA Vera CPU、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-X Ethernetなど、NVIDIAの主要データセンターハードウェア群との相互接続を順次推進する。

d-Matrixの共同創業者兼CEOであるSid Sheth氏は、記者会見で「推論需要が急増する一方で、資本、時間、電力は有限である。NVLink FusionとMGXにより、当社のRaptor XPUを広く普及している液冷アーキテクチャに迅速に統合できる」と述べ、自前でのインフラ開発に伴うリスク回避の重要性を強調した。

比較：自前インフラ構築とNVLink Fusionエコシステム

カスタムAIアクセラレーター企業にとって、データセンター規模での展開手法には大きな差異が存在する。

項目	自前インフラ開発	NVLink Fusion + MGX採用
ラック設計・検証	独自仕様の設計と熱・電力の個別検証が必要	検証済みMGXモジュラー設計をそのまま利用
冷却方式	独自の液冷・空冷システムの開発負担	既存の液冷インフラ・サプライチェーンに適合
異種計算資源との連携	汎用ネットワーク（PCIe/汎用Ethernet）による制約	NVLinkによるGPU・CPUとの超低遅延・高帯域連携
市場投入までの期間	数年単位のインフラ検証期間が追加	チップ完成からラック展開までの時間を大幅短縮

分析・展望

NVIDIAが推し進める「垂直統合かつ水平開放」のエコシステム戦略が、半導体業界の勢力図を着実に塗り替えつつある。推論特化型チップを開発する新興ベンダーは本来NVIDIA GPUの競合と見なされがちだが、NVLink FusionとMGXを開放することで、NVIDIAは他社製プロセッサすらも自社のネットワークとラック基盤（AIファクトリープラットフォーム）に取り込むことに成功している。

データセンター事業者にとっても、プロセッサごとにラック構造や冷却系を個別設計することなく、共通化されたMGXインフラ上でGPU、CPU、各種XPUを用途に応じて柔軟に混載できるメリットは大きい。ハードウェア基盤の囲い込みをネットワークとラック層で成立させるNVIDIAのプラットフォーム支配力は、今回の協業によって一段と強固なものとなった。

引用元：NVIDIA Blog