d-Matrix Corporation创立于2019年，总部位于美国加州Santa Clara，d-Matrix 正在开发一个平台，使数据中心能够以高吞吐量和低延迟处理大规模生成式 AI 推理。公司的产品包括 Corsair™ 推理加速卡、JetStream™ I/O 网络加速器和 SquadRack™ 机架式系统，所有这些产品都旨在协同工作，提供高效的推理计算能力。D-Matrix 技术将内存和计算更紧密地结合在一起，将处理过程嵌入内存中，从而减少数据传输，提高速度和能效。该技术栈还包含用于部署、模型调试和性能监控的软件工具，使企业能够跨模型和使用场景扩展推理工作负载。
d-Matrix Corporation美股百科
d-Matrix Corporation 是一家 AI 计算公司，专注于专为数据中心生成式 AI 推理设计的先进硬件与软件解决方案。d-Matrix 与传统基于 GPU 的方法不同，其完全聚焦于推理任务，而非模型训练。其核心创新在于 Digital In-Memory Compute（DIMC）架构，该架构将计算功能直接与内存集成，以最大程度减少数据移动带来的瓶颈。通过这种架构，d-Matrix 能够应对现代数据中心的关键挑战，包括不断攀升的能源成本、延迟问题，以及大规模 Large Language Models（LLMs）的计算需求。
d-Matrix 平台的核心是 Corsair™ 计算加速器，这是一款硬件解决方案，旨在为批量推理工作负载提供超低延迟和高吞吐表现。Corsair 平台由 JetStream™ 补充，这是一款专门构建的网络接口卡（NIC），用于实现加速器之间的高速通信，从而确保在多个节点之间高效扩展。配合 Aviator™ 软件栈，该生态系统使数据中心能够高效运行大型模型——例如 Llama 70B。公司声称其技术在速度上可达到同类 GPU 产品的 10 倍，并在成本效率上达到 3 倍，使其成为企业大规模部署生成式 AI 时的强力替代方案。
在 2025 年末，d-Matrix 扩展了其基础设施产品线，推出了 SquadRack™，这是业内首个专为 AI 推理打造的机架级解决方案。该产品与 Arista、Broadcom 和 Supermicro 等基础设施领导者合作开发，为数据中心运营商提供了一个基于标准、可拆分式的蓝图，使其能够轻松部署高密度 AI 计算集群。该解决方案旨在处理商业生成式 AI 应用中典型的海量请求量，使单个数据中心能够管理过去需十倍基础设施才能承担的工作负载。通过在机架级进行优化，d-Matrix 确保其低延迟和高吞吐优势在部署规模扩大至支持数百万并发请求时依然得以保持。
2025 年 11 月 12 日，数据中心生成式人工智能推理计算领域的先驱d-Matrix宣布完成2.75亿美元的C轮融资，公司估值达到20亿美元，累计融资额达到4.5亿美元。这笔新资金将用于推进公司的发展路线图，加速全球扩张，并支持为超大规模、企业级和主权客户大规模部署全球性能最高、效率最高的数据中心推理平台。
d-Matrix Corporation融资百科
2021年1月，d-Matrix完成TSVC领投的种子轮融资，由Amino Capital、Foothill Ventures和Doorga Capital跟投。
2022年4月，d-Matrix完成M12 - Microsoft's Venture Fund、Playground Global和SK Hynix领投的4400万美元A轮融资，TSVC、Entrada Ventures、Nautilus Venture Partners等跟投。
2023年9月，d-Matrix完成Temasek Holdings领投的1.1亿美金B轮融资，M12 - Microsoft's Venture Fund、Playground Global、Samsung Ventures、Industry Ventures等跟投。
2025年11月，d-Matrix完成Bullhound Capital、Temasek Holdings和Triatomic Capital领投的2.75亿美金C轮融资，EDBI（印度经济发展局）、Qatar Investment Authority（卡塔尔投资局）、M12 - Microsoft's Venture Fund、Industry Ventures、Nautilus Venture Partners和Mirae Asset跟投。
d-Matrix Corporation美股投资
参考资料：公司官网
非上市公司，等待d-Matrix Corporation IPO上市。
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d-Matrix 公司引领着人工智能硬件革命，从根本上重塑了数据中心处理生成式人工智能工作负载的方式。作为专为满足现代人工智能独特需求而设计的平台，d-Matrix 使数据中心能够以前所未有的效率处理大规模生成式人工智能推理。d-Matrix 突破了传统通用 GPU 架构的限制，提供了一种专门的解决方案，解决了目前制约大型语言模型 (LLM) 发展的内存带宽和功耗瓶颈问题。
生成式人工智能的迅速普及带来了对计算能力的无限需求，使传统硬件的散热和经济性能都达到了极限。传统架构常常面临“内存墙”的挑战——即在内存和处理单元之间移动数据时产生的延迟。d-Matrix 凭借其创新的内存内数字计算 (DIMC) 技术正面应对了这一挑战。这项架构突破将计算引擎直接集成到内存层次结构中，大幅减少了数据传输，并实现了实时人工智能应用所需的大规模并行计算。
d-Matrix解决方案的性能指标凸显了运营效率的重大转变。该平台在保持超低延迟的同时，实现了卓越的吞吐量，这对于聊天机器人、代码助手和创意内容生成等应用的交互式用户体验至关重要。此外，这种高性能并未以牺牲可持续性为代价；d-Matrix的架构拥有业界领先的能效，显著降低了企业数据中心的总体拥有成本 (TCO)，并减少了大规模人工智能推理的碳足迹。
随着企业和云服务提供商竞相部署生成式人工智能 (AI) 功能，可扩展性已成为成功的关键因素。d-Matrix 提供了一条商业上可行的扩展路径，其基于芯片的模块化架构使数据中心能够灵活且经济高效地扩展其 AI 基础设施。d-Matrix 不仅构建硬件，更弥合了海量模型计算需求与数据中心环境物理条件之间的差距，从而为全球企业释放生成式 AI 时代的全部潜力。