d-Matrix setzt für Raptor auf Nvidias NVLink Fusion

d-Matrix will seine nächste Generation von KI-Inferenzprozessoren, die Raptor XPUs, nicht als isoliertes Beschleuniger-Cluster positionieren. Stattdessen soll Nvidias NVLink Fusion die Chips mit der MGX-Rackarchitektur und der umfassenderen KI-Infrastruktur von Nvidia verbinden. Die Unternehmen beschreiben dies als mehrjährige Produkt-Roadmap; erste Raptor-XPUs in einem Nvidia-MGX-Rack werden für das vierte Quartal 2027 erwartet. 18

Was d-Matrix angekündigt hat

NVLink Fusion ist Nvidias Technologie und IP für hochbandbreitige Verbindungen mit geringer Latenz. Sie soll es ermöglichen, kundenspezifische CPUs und XPUs in Nvidias KI-Infrastruktur einzubinden. Für d-Matrix bedeutet das: Raptor soll an NVLink-Scale-up-Netzwerke, Spectrum-X-Scale-out-Netzwerke und MGX-Rackdesigns angebunden werden können – statt nur in einem eigens entwickelten System eingesetzt zu werden. 114

Der geplante Rackaufbau umfasst Nvidia-Vera-CPUs, NVLink-Switches, BlueField-4-DPUs, ConnectX-9-SuperNICs und Spectrum-X-Ethernet. Laut d-Matrix bietet das einen erprobten Weg für die Integration von Rack, Netzwerk, Stromversorgung, Kühlung und Lieferkette – Aufgaben, die Anbieter eigener Beschleuniger sonst selbst zusammenführen müssten. 18

Es geht damit um mehr als das Einstecken eines weiteren Chips in einen Server: Betreiber von Rechenzentren könnten GPUs, CPUs und d-Matrix-XPUs auf einer gemeinsamen, Nvidia-orientierten Infrastruktur betreiben, statt für jeden Prozessortyp eigene Racklösungen zu entwickeln. 1

Aufgabenteilung mit Nvidia-GPUs

Vorgesehen ist eine entkoppelte Inferenzarchitektur: Nvidia-GPUs übernehmen das rechenintensive Prefill, während die Spezialhardware von d-Matrix für das schrittweise Generieren der Ausgabetokens, das Decode, gedacht ist. Prefill verarbeitet den eingegebenen Prompt; beim Decode entstehen anschließend Token für Token die Modellantwort.

Diese Aufteilung soll jedem Prozessor die Aufgabe zuweisen, für die er vorgesehen ist. d-Matrix hatte bereits erklärt, dass der Inferenz-Cloud-Anbieter Parasail seine aktuelle Corsair-Beschleunigerplattform zusammen mit Nvidia-Hopper- und -Blackwell-Systemen nach diesem grundlegenden Prefill-und-Decode-Prinzip einsetzen will. 22

Wichtig ist jedoch der Vorbehalt: Mögliche Leistungsvorteile hängen vom jeweiligen Workload ab. Parasails Angabe von bis zu zehnmal schnelleren und kostengünstigeren Diensten ist eine Aussage des Unternehmens und seines Partners für ausgewählte Anwendungen – kein unabhängig bestätigter, allgemeingültiger Vergleich zwischen d-Matrix-Hardware und GPUs. 22

Rackpläne und Zeitplan

d-Matrix zufolge soll das erste Raptor-Rack Nvidias MGX-Referenzarchitektur folgen. Berichte zur Roadmap beschreiben einen NVL144-ähnlichen Aufbau, der bis zu 144 Raptor-Beschleuniger in einem NVLink-Fabric verbinden soll. Diese Angaben sind Zukunftspläne und keine Spezifikationen eines bereits ausgelieferten Produkts. 2

Als konkreten Verfügbarkeitstermin nennt d-Matrix lediglich erste Raptor-XPUs, die in ein Nvidia-MGX-Rack integriert sind: erwartet im 4. Quartal 2027. 8

Bis Hardware, Softwareintegration und nachvollziehbare Benchmarks vorliegen, sollten Kunden Angaben zu Leistung, Kapazität und Betrieb daher als Roadmap-Ziele einordnen.

Warum Nvidia von Fremdchips profitiert

Auf den ersten Blick wirkt es widersprüchlich, dass Nvidia einen spezialisierten Inferenzprozessor eines anderen Anbieters unterstützt. Strategisch kann es für Nvidia aber genau das Gegenteil bedeuten: Die eigene KI-Plattform bleibt die bevorzugte Grundlage, selbst wenn der Rechenchip nicht von Nvidia stammt.

NVLink Fusion hält wichtige Plattformebenen – darunter Scale-up-Fabric, Netzwerk, Rackarchitektur und die zugehörige Infrastruktur – im Nvidia-Ökosystem. Für d-Matrix und seine Kunden kann das Integrationsrisiken senken und die Einführung beschleunigen. Für Nvidia verringert es den Anreiz, ein vollständig separates Cluster ohne Nvidia-Infrastruktur aufzubauen. 114

Darin liegt der Kern von Nvidias Beschreibung seiner Plattform als „vertikal integriert und horizontal offen“:

• Vertikal integriert bedeutet, dass Nvidia mehrere Infrastrukturebenen koordiniert – von der Verbindungstechnik über Netzwerke und Rackdesign bis zur umfassenderen KI-Plattform.
• Horizontal offen heißt, dass Anbieter eigener CPUs und XPUs ihre Chips über NVLink Fusion an diese Plattform anbinden können. 114

Das bedeutet nicht, dass alle Beschleuniger austauschbar sind oder dieselbe Leistung liefern. „Fungibel“ ist hier eher als Betriebsziel zu verstehen: Betreiber sollen je nach Workload eine passende Rechenressource auswählen können, ohne die gesamte Infrastruktur neu aufbauen zu müssen.

Verhältnis zu Nvidias Groq 3

d-Matrix ergänzt Nvidia-GPUs in der geplanten Prefill-Decode-Aufteilung, bewegt sich aber zugleich in demselben breiten Markt für spezialisierte Inferenzhardware wie Nvidias geplante Groq-3-LPU-Systeme. Nvidia hat Groq 3 LPX als speziell für Decode entwickelten Ansatz vorgestellt, der mit Vera-Rubin-NVL72-Infrastruktur kombiniert werden kann. 24

Damit entsteht eine doppelte Beziehung: Raptor kann GPUs ergänzen und Nvidias Plattforminfrastruktur nutzen, könnte aber zugleich mit Nvidias eigenem spezialisierten Decode-Angebot konkurrieren. Die vorliegenden Informationen erlauben keinen belastbaren direkten Vergleich bei Latenz, Durchsatz, Energiebedarf, Preis oder Verfügbarkeit.

Finanzierung und Corsair als Vorgängerplattform

d-Matrix teilte mit, dass die Series-C-Finanzierung im November 2025 275 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 2 Milliarden US-Dollar eingebracht habe. Das gesamte eingeworbene Kapital liege damit bei 450 Millionen US-Dollar. 27

Die aktuelle Inferenzplattform des Unternehmens heißt Corsair; Raptor ist die nächste XPU-Generation in der NVLink-Fusion-Roadmap. Corsair bildet bereits die Grundlage der Partnerschaft mit Parasail, das die Beschleuniger für ausgewählte Inferenz-Workloads gemeinsam mit Nvidia-Infrastruktur einsetzen will. 22

Die Bedeutung von Raptor liegt vor allem darin, dass d-Matrix nun einen direkteren Weg in Nvidias Infrastruktur auf Rackebene plant.

Was noch offen ist

Finanzielle Konditionen der Vereinbarung haben die Unternehmen nicht veröffentlicht. Aus den öffentlich verfügbaren Angaben lassen sich daher weder Lizenzgebühren noch Mindestabnahmen, Entwicklungsvergütungen, Umsatzbeteiligungen oder bevorzugte kommerzielle Konditionen ableiten.

Die Ankündigung ist vor allem als bedeutende Infrastruktur-Roadmap zu lesen: d-Matrix erhält einen Weg, spezialisierte Decode-Hardware in Nvidia-basierten KI-Factories auszurollen. Nvidia erweitert gleichzeitig die Auswahl an Rechenchips, die auf seine Interconnect- und Racklandschaft setzen können. Ob daraus im Praxisbetrieb bessere Inferenzökonomie entsteht, wird von finaler Hardware, Softwareintegration, Preisen und unabhängig reproduzierbaren Ergebnissen für konkrete Workloads abhängen. 18