NVLink Fusion gjør at d Matrix kan bygge Raptor inn i Nvidias rackarkitektur, i stedet for å levere en separat PCIe akselerator. Raptor er rettet mot token for token dekoding, der minnekapasitet og minnebåndbredde er særlig viktige for svartid.
Publisert avBilder generert med GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does d Matrix’s adoption of Nvidia’s NVLink Fusion for its next generation Raptor inference processors enable the startup to plug its me. Article summary: d Matrix is using NVLink Fusion to make Raptor a native, rack scale participant in Nvidia’s AI factory design rather than a separate PCIe inference card.. Topic tags: general web, llm, ai, code, benchmarks. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layou
d-Matrix skal bruke Nvidia NVLink Fusion slik at neste generasjon Raptor-XPU-er kan inngå direkte i Nvidias rackskalerte AI-infrastruktur, fremfor å fungere som et frittstående PCIe-kort for inferens. Teknologien gir den minnesentrerte akseleratoren tilgang til Nvidias sammenkobling mellom enheter, nettverk og validerte rackdesign. 3
5
I praksis skal Raptor implementere NVLink Fusion-grensesnittet og plasseres i Nvidias væskekjølte MGX/NVL144-referansearkitektur. NVLink er skaleringsnettverket med høy båndbredde og lav forsinkelse inne i systemet, mens Spectrum-X er ment for utvidelse av nettverket utover racket. 3
5
Et Raptor-basert rack kan bruke Nvidias Vera-CPU-er, NVLink-svitsjer, BlueField-4 DPU-er, ConnectX-9 SuperNIC-er og Spectrum-X Ethernet. d-Matrix leverer dermed XPU-en for inferens, mens Nvidia fortsatt står for store deler av systemets I/O, nettverk, administrasjonsmaskinvare og referansedesign. 5
6
Dette kan redusere veien fra spesiallaget silisium til en stor installasjon: d-Matrix kan benytte et allerede modent og validert MGX-økosystem, i stedet for å måtte bygge hele rackplattformen selv. 4
GPU-er er fortsatt relevante for blant annet prefill – fasen der en modell behandler inndata før den begynner å generere svar – og for generell databehandling. d-Matrix retter Raptor mot dekoding, altså produksjon av ett token om gangen. I denne fasen må modellvektene leses gjentatte ganger, noe som gjør minnekapasitet og minnebåndbredde ekstra viktige for forsinkelsen per token. 3
10
Målet er derfor en komplementær GPU–XPU-pipeline, ikke nødvendigvis å erstatte GPU-er fullstendig. d-Matrix har oppgitt at et rack med inntil 144 Raptor-akseleratorer kan få rundt 2,3 TB 3D-stablet DRAM og om lag 7,2 PB/s i samlet maksimal minnebåndbredde. Selskapet har også knyttet dette til modeller på over fire billioner parametere med 4-bits presisjon, men faktisk modellstørrelse vil avhenge av blant annet metadata, kjøretidstilstand og systemprogramvare. 3
Raptor beskrives som en 4-nanometers compute-die kombinert med spesialtilpasset DRAM. d-Matrix forventer tape-out innen utgangen av 2026, og de første rackintegrerte systemene er ventet i fjerde kvartal 2027. 10
4
Samarbeidet kan gjøre det enklere for kunder å bruke spesialiserte tredjepartsakseleratorer uten å forlate Nvidias infrastruktur. Selv når selve inferensbrikken kommer fra d-Matrix, kan Nvidia fortsatt levere fabric, svitsjer, CPU-er, DPU-er, SuperNIC-er, Ethernet og rackplattform. Dette er en slutning ut fra arkitekturen og forretningsmodellen, ikke et offentliggjort utsagn om samarbeidsøkonomien. 3
5
D-Matrix blir dermed del av det bredere NVLink Fusion-økosystemet, der AWS, Arm, Intel, Fujitsu, MediaTek og Marvell også er offentlig knyttet til satsingen. Ambisjonen er å gjøre NVLink til et plattformgrensesnitt for heterogen maskinvare i såkalte AI-fabrikker. 3
De økonomiske vilkårene for samarbeidet er ikke offentliggjort. 1
d-Matrix lanserte inferensakseleratoren Corsair i november 2024. Selskapet hentet senere 275 millioner dollar i en Serie C-runde som verdsatte det til 2 milliarder dollar; Microsofts investeringsfond M12 deltok også. Enkelte omtaler oppgir samlet finansiering på rundt 450 millioner dollar, men dette er ikke det samme som én enkelt investeringsrunde på 450 millioner dollar. 2
6
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
NVLink Fusion gjør at d Matrix kan bygge Raptor inn i Nvidias rackarkitektur, i stedet for å levere en separat PCIe akselerator.
NVLink Fusion gjør at d Matrix kan bygge Raptor inn i Nvidias rackarkitektur, i stedet for å levere en separat PCIe akselerator. Raptor er rettet mot token for token dekoding, der minnekapasitet og minnebåndbredde er særlig viktige for svartid.
Et Raptor rack kan kombinere d Matrix XPU er med Nvidia Vera prosessorer, NVLink svitsjer, BlueField 4 DPU er, ConnectX 9 SuperNIC er og Spectrum X Ethernet.