d-Matrix plant Raptor-XPUs für NVIDIAs MGX-Racks mit NVLink Fusion

d-Matrix will seine nächste Generation von Inferenzprozessoren, die Raptor XPUs, über NVIDIA NVLink Fusion in NVIDIAs Infrastruktur einbinden. Der erste konkrete Schritt der mehrjährigen Roadmap ist ein d-Matrix-System auf Basis von NVIDIAs MGX-Rackreferenzarchitektur. Die anfängliche Verfügbarkeit eines Raptor-MGX-Racks wird für das vierte Quartal 2027 angestrebt. 1211

Was hinter der Ankündigung steckt

NVLink Fusion ist NVIDIAs Plattform, mit der sich kundenspezifische CPUs und Beschleuniger anderer Anbieter in die NVLink-Scale-up-Vernetzung und die breitere KI-Infrastruktur integrieren lassen. d-Matrix will Raptor über NVLink anbinden und für die Vernetzung über mehrere Systeme hinweg Spectrum-X Ethernet einsetzen. 1

Damit muss d-Matrix nicht eine vollständig eigene Rack-, Netzwerk- und Kühlplattform entwickeln und qualifizieren. Stattdessen soll der Spezialbeschleuniger in ein etabliertes NVIDIA-Rackdesign eingebettet werden. NVIDIA und d-Matrix stellen dies als schnelleren und risikoärmeren Weg von kundenspezifischem Silizium zur großflächigen Bereitstellung dar. 12

Diese Komponenten sind für das MGX-System vorgesehen

Das geplante Raptor-System soll auf der aktuellen MGX-Referenzarchitektur von NVIDIA aufsetzen. Vorgesehen sind laut d-Matrix:

• NVIDIA Vera CPUs
• NVIDIA NVLink-Switches
• NVIDIA BlueField-4 DPUs
• NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs
• NVIDIA Spectrum-X Ethernet 2

MGX ist eine modulare Rackarchitektur. Die Integration soll Raptor in eine breit eingesetzte, flüssigkeitsgekühlte KI-Infrastruktur einordnen. 1

Wichtig ist die Abgrenzung: Die Ankündigungen belegen die geplante Kompatibilität mit NVIDIAs Rackplattform, aber keine endgültig spezifizierte und ausgelieferte Raptor-Konfiguration unter der Bezeichnung „NVL144“. Angaben zu einer bestimmten Zahl von Beschleunigern oder zur Speicherbandbreite sind vor dem Marktstart deshalb Roadmap-Projektionen – keine unabhängig bestätigten Produktdaten.

Warum Raptor GPUs ergänzen soll, statt sie zu ersetzen

Im Zentrum steht ein heterogener Ansatz für KI-Inferenz: Unterschiedliche Prozessoren übernehmen die Arbeitsschritte, für die sie besonders geeignet sind.

Bei generativen Modellen ist Prefill die rechenintensive Phase, in der ein Modell die Eingabe verarbeitet. Beim anschließenden Decode erzeugt es Token schrittweise; hier zählt vor allem geringe Latenz. GPUs können den Prefill übernehmen, während d-Matrix Raptor für das Decode positioniert. 1819

Raptor folgt auf die bereits in Produktion befindliche Corsair-Plattform und führt deren speicherzentrierten Ansatz weiter. d-Matrix zufolge kombiniert Raptor mittels 3D-DRAM-Stacking einen DRAM-Speicherchip und einen SRAM-Rechenchip in einem Gehäuse. Die engere Kopplung von Speicher und Recheneinheit soll insbesondere Inferenzaufgaben mit niedriger Latenz zugutekommen. 2

Raptor wird damit nicht als vollständiger GPU-Ersatz präsentiert, sondern als spezialisierter Baustein eines NVIDIA-basierten Inferenzclusters.

NVIDIAs Plattformstrategie

Mit NVLink Fusion erweitert NVIDIA die Palette an Hardware, die innerhalb seines Netzwerk-, Rack- und Infrastrukturökosystems arbeiten kann. Kunden könnten spezialisierte Inferenzbeschleuniger mit einem validierten MGX-Design, NVLink-Anbindung und Spectrum-X-Netzwerk einsetzen, statt eine isolierte Umgebung zusammenzustellen. 1

Für NVIDIA ist das somit auch eine Plattformstrategie: Die Rack-Infrastruktur bleibt die gemeinsame Basis, während Drittanbieter-Silizium einen speziellen Inferenzengpass adressieren kann. Ob daraus ein überzeugendes Angebot wird, hängt jedoch von Verfügbarkeit, Softwareunterstützung, Kosten und realer Workload-Performance ab.

Zeitplan und wirtschaftlicher Hintergrund

d-Matrix erwartet den Tape-out von Raptor bis Ende 2026 und peilt die erste Verfügbarkeit in einem MGX-Rack im vierten Quartal 2027 an. Diese Termine sind Teil der Produkt-Roadmap und können sich ändern. 911

Corsair ist bereits in Produktion. In einer separaten Ankündigung erklärte Parasail, Corsair-Beschleuniger mit NVIDIA-Hopper- und -Blackwell-GPUs zu kombinieren: GPUs für Prefill, Corsair für Decode. Parasail und d-Matrix nannten dabei bis zu zehnmal schnellere Token-Generierung. Das ist eine Unternehmensangabe und kein unabhängiger Benchmark für Raptor. 19

Im November 2025 meldete d-Matrix zudem eine Series-C-Finanzierung über 275 Millionen US-Dollar. Das Unternehmen wurde dabei mit 2 Milliarden US-Dollar bewertet; die gesamte Finanzierungssumme stieg laut d-Matrix auf 450 Millionen US-Dollar. 16

Fazit

Die Kernbotschaft lautet nicht nur, dass d-Matrix einen NVIDIA-Interconnect nutzt. Raptor wird ausdrücklich dafür konzipiert, als spezialisierte Inferenzkomponente in NVIDIAs MGX-Rackökosystem einzuziehen. Wenn die Roadmap aufgeht, könnten Betreiber NVIDIA-CPUs, Netzwerktechnik und GPUs mit einer speicherzentrierten XPU für die Decode-Phase kombinieren – ohne dafür eine eigene Rackplattform von Grund auf aufbauen zu müssen. 12

Bis dahin bleibt es bei einer Ankündigung mit Zieltermin 2027. Aussagekräftig werden Latenz, Durchsatz und Gesamtkosten erst mit verfügbarer Hardware und unabhängigen Messungen unter realen Inferenzlasten.