d-Matrix mise sur NVLink Fusion pour intégrer Raptor aux racks Nvidia

d-Matrix ne cherche pas à imposer à ses clients un cluster d’accélérateurs entièrement distinct. La start-up a annoncé l’intégration de NVLink Fusion de Nvidia dans ses futurs XPUs d’inférence Raptor, afin de les relier à l’architecture de racks MGX et, plus largement, à la plateforme d’infrastructure IA de Nvidia. Les deux entreprises présentent cette initiative comme une feuille de route produit pluriannuelle. Les premiers XPUs Raptor intégrés à des racks MGX sont attendus au quatrième trimestre 2027. 18

Ce que change NVLink Fusion

NVLink Fusion est une technologie d’interconnexion et de propriété intellectuelle de Nvidia à haut débit et faible latence. Elle est conçue pour permettre l’intégration de CPU et de XPU personnalisés — des processeurs spécialisés — dans l’infrastructure IA de Nvidia. Pour d-Matrix, Raptor pourra donc se raccorder au réseau NVLink de montée en puissance (scale-up), au réseau Spectrum-X d’extension horizontale (scale-out) et aux conceptions de racks MGX, plutôt que de n’exister que dans un système sur mesure. 114

Le rack envisagé doit réunir des CPU Nvidia Vera, des commutateurs NVLink, des DPU BlueField-4, des cartes réseau ConnectX-9 SuperNIC et le réseau Ethernet Spectrum-X. Selon d-Matrix, cette approche apporte un chemin d’intégration déjà validé pour le rack, le réseau, l’alimentation, le refroidissement et la chaîne d’approvisionnement — autant d’éléments qu’un fabricant d’accélérateurs spécialisés devrait sinon assembler lui-même. 18

L’enjeu n’est donc pas simplement de brancher une puce supplémentaire dans un serveur : il s’agit d’intégrer un système complet. Un opérateur de centre de données pourrait s’appuyer sur une infrastructure commune orientée Nvidia pour ses GPU, CPU et XPUs d-Matrix, plutôt que de concevoir des racks dédiés pour chaque famille de processeurs. 1

Partager l’inférence entre GPU et Raptor

L’architecture proposée repose sur une inférence désagrégée. Les GPU Nvidia prendraient en charge le prefill, la phase intensive de traitement du prompt ; le matériel spécialisé de d-Matrix viserait le decode, soit la génération des jetons un à un qui constituent la réponse du modèle.

Cette répartition doit permettre d’attribuer chaque étape au processeur auquel elle est destinée. d-Matrix avait déjà indiqué que Parasail déploierait ses accélérateurs Corsair actuels aux côtés de systèmes Nvidia Hopper et Blackwell selon cette logique générale de partage entre préremplissage et décodage. 22

Les gains de performances restent toutefois dépendants des charges de travail. La promesse de Parasail, pouvant aller jusqu’à des services dix fois plus rapides et plus économiques, est une affirmation de l’entreprise et de son partenaire pour certains cas d’usage ; elle ne constitue pas une comparaison universelle, indépendante et validée entre le matériel d-Matrix et les GPU. 22

Racks Raptor : calendrier et limites connues

d-Matrix a indiqué que son premier rack Raptor suivrait l’architecture de référence MGX de Nvidia. Des informations publiées sur la feuille de route évoquent une conception de type NVL144, qui viserait à relier jusqu’à 144 accélérateurs Raptor dans une même fabrique NVLink. Ces caractéristiques relèvent encore de projets, et non de garanties associées à un produit commercialisé. 2

L’échéance concrète communiquée par d-Matrix est plus précise mais limitée : les premiers XPUs Raptor intégrés dans un rack Nvidia MGX sont attendus au T4 2027. 8

Raptor n’étant pas encore un produit MGX disponible, les clients devront considérer les performances, capacités et modalités de déploiement comme des objectifs de feuille de route jusqu’à la disponibilité des systèmes définitifs et de mesures reproductibles par des tiers.

Pourquoi Nvidia a intérêt à accueillir des puces tierces

Autoriser un processeur d’inférence tiers pourrait, à première vue, sembler réduire le rôle de Nvidia. La logique stratégique est inverse : Nvidia peut faire de sa plateforme IA le socle de référence, même lorsque la puce de calcul utilisée n’est pas un GPU Nvidia.

NVLink Fusion maintient dans l’écosystème Nvidia des couches à forte valeur — la fabrique de montée en puissance, le réseau, l’architecture des racks et les infrastructures associées. Pour d-Matrix et ses clients, cela peut réduire le risque d’intégration et accélérer le déploiement. Pour Nvidia, cela rend moins nécessaire la construction d’un cluster entièrement indépendant de son environnement. 114

C’est le sens de la formule de Nvidia décrivant sa plateforme comme « verticalement intégrée et horizontalement ouverte ».

• Verticalement intégrée : Nvidia coordonne les différentes couches, de l’interconnexion de calcul au réseau, en passant par la conception du rack et la plateforme IA au sens large.
• Horizontalement ouverte : des fournisseurs de CPU et de XPU personnalisés peuvent raccorder leurs puces à cette plateforme grâce à NVLink Fusion. 114

Cela ne signifie pas que tous les accélérateurs sont interchangeables ou équivalents en performances. Dans ce contexte, la notion de ressources « fongibles » doit plutôt être comprise comme un objectif opérationnel : pouvoir choisir la ressource de calcul adaptée à une charge de travail tout en conservant un socle d’infrastructure commun.

Face au futur Groq 3

Le projet de d-Matrix est complémentaire des GPU Nvidia dans la répartition envisagée entre prefill et decode. Mais il se situe également sur le même terrain général que les futurs systèmes Nvidia Groq 3 fondés sur des LPU. Nvidia présente Groq 3 LPX comme une solution de décodage dédiée, susceptible d’être associée à l’infrastructure Vera Rubin NVL72. 24

La relation est donc double. Raptor pourrait compléter les GPU Nvidia tout en utilisant l’infrastructure de la marque, mais aussi concurrencer potentiellement l’offre de décodage spécialisée de Nvidia. Les informations disponibles ne permettent pas de trancher une comparaison directe en matière de latence, débit, consommation électrique, prix ou disponibilité.

Financement, Corsair et Parasail

d-Matrix a indiqué que son tour de table de série C, réalisé en novembre 2025, avait levé 275 millions de dollars sur une valorisation de 2 milliards de dollars, portant le financement total de l’entreprise à 450 millions de dollars. 27 Corsair est sa plateforme d’inférence actuelle ; Raptor est le XPU de nouvelle génération cité dans la feuille de route NVLink Fusion.

Corsair sert déjà de base au partenariat entre d-Matrix et Parasail, qui prévoit de déployer ces accélérateurs avec une infrastructure Nvidia pour certaines charges d’inférence. 22 L’intérêt de Raptor est d’offrir à d-Matrix une voie plus directe vers un environnement Nvidia à l’échelle du rack.

Ce qui reste inconnu

Aucune des deux entreprises n’a communiqué les conditions financières de l’accord. Les informations publiques ne permettent donc pas d’établir l’existence de redevances de licence, d’engagements d’achat minimum, de frais d’ingénierie, de partage de revenus ou de conditions commerciales préférentielles.

L’annonce doit ainsi être lue avant tout comme une feuille de route d’infrastructure importante : d-Matrix obtient un moyen de déployer du matériel spécialisé dans le décodage au sein d’« usines IA » fondées sur Nvidia, tandis que Nvidia élargit la gamme de puces de calcul pouvant s’appuyer sur son écosystème d’interconnexion et de racks. La question d’une meilleure efficacité économique réelle de l’inférence dépendra du matériel final, de l’intégration logicielle, des prix et de résultats reproductibles sur des charges de travail précises. 18