d-Matrix vil inn i NVIDIAs rack-økosystem med Raptor for AI-inferens

d-Matrix har kunngjort et flerårig produktsamarbeid med NVIDIA. Planen er å integrere selskapets kommende Raptor-XPU-er for AI-inferens med NVIDIA NVLink Fusion. Første planlagte produkt er et Raptor-basert system bygget på NVIDIAs MGX-referansearkitektur for rack, rettet mot storskala AI-inferens med svært lav forsinkelse. Første tilgjengelighet av Raptor i et MGX-rack er planlagt til fjerde kvartal 2027. 1211

Hva samarbeidet innebærer

NVLink Fusion er NVIDIAs plattform for å koble tredjeparts prosessorer og akseleratorer til selskapets NVLink-nettverk for skalering innenfor et system, samt til den bredere AI-infrastrukturen. d-Matrix vil koble Raptor-XPU-ene via NVLink, mens Spectrum-X Ethernet skal brukes til nettverk mellom systemer og rack. 1

For d-Matrix gir dette en vei inn i en etablert NVIDIA-rackdesign, i stedet for å måtte utvikle og kvalifisere en helt separat plattform for rack, nettverk og kjøling. NVIDIA og d-Matrix beskriver løsningen som en raskere vei med lavere integrasjonsrisiko fra spesialtilpasset silisium til storskala utrulling. 12

Maskinvaren som er planlagt

Raptor-systemet skal bygges på den nyeste MGX-referansearkitekturen fra NVIDIA. Ifølge d-Matrix skal designet omfatte:

• NVIDIA Vera-CPU-er
• NVIDIA NVLink-svitsjer
• NVIDIA BlueField-4-DPU-er
• NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC-er
• NVIDIA Spectrum-X Ethernet-nettverk 2

MGX er en modulær rackarkitektur. NVIDIA opplyser at integrasjonen vil plassere Raptor i en mye brukt, væskekjølt AI-infrastruktur. 1

Kunngjøringen dokumenterer interoperabilitet med NVIDIAs rackplattform, men selskapenes uttalelser fastslår ikke en ferdig, leveringsklar Raptor-konfigurasjon som spesifikt er merket «NVL144». Eventuelle tall om 144 akseleratorer eller minnebåndbredde før lansering må derfor ses som prognoser i produktplanen, ikke som installerte eller uavhengig testede spesifikasjoner.

Hvorfor en spesialisert XPU kan utfylle GPU-er

Kjernen i samarbeidet er heterogen inferens: ulike prosessorer brukes til ulike deler av betjeningen av en generativ AI-modell.

En vanlig arbeidsdeling er at GPU-er håndterer prefill – den beregningstunge fasen der modellen behandler inndata eller en prompt – mens en spesialisert akselerator tar decode-fasen, der tokens genereres ett om gangen og forsinkelse er spesielt viktig. d-Matrix posisjonerer Raptor for denne decode-orienterte rollen. 1819

Raptor følger etter d-Matrix Corsair-plattformen, som allerede er i produksjon, og viderefører selskapets minnesentriske design. d-Matrix opplyser at Raptor bruker 3D-stabling av DRAM, der en DRAM-minnebrikke og en SRAM-beregningsbrikke samles i én pakke. Selskapets tanke er at en tettere kobling mellom minne og beregning kan passe godt for inferens med lav forsinkelse. 2

Raptor presenteres dermed ikke som en generell erstatning for GPU-er. Målet er heller at den skal bli en spesialisert del av en NVIDIA-basert inferensklynge, der hver prosessortype får oppgaver som passer dens styrker.

NVIDIAs plattformstrategi

Når NVIDIA åpner for en tredjeparts-XPU gjennom NVLink Fusion, utvider selskapet maskinvareutvalget som kan fungere sammen med nettverk, rack og øvrig infrastruktur i NVIDIA-økosystemet. For kundene er den umiddelbare fordelen integrasjon: En spesialisert inferensakselerator kan tas i bruk sammen med en validert MGX-design, NVLink-tilkobling og Spectrum-X-nettverk, fremfor å settes opp som et separat miljø. 1

Dette er derfor like mye en plattformstrategi som et brikkesamarbeid. NVIDIA kan beholde infrastrukturen som utgangspunkt for kunder som trenger en særskilt akselerator til en bestemt flaskehals i inferens. Den kommersielle verdien vil imidlertid avhenge av faktisk tilgjengelighet, programvarestøtte, kostnad og ytelse i reelle arbeidslaster når Raptor leveres.

Tidsplan og kommersiell bakgrunn

d-Matrix forventer at Raptor skal tape-out – altså sendes til produksjon – innen utgangen av 2026. Selskapet sikter mot første MGX-racktilgjengelighet i fjerde kvartal 2027. Dette er framoverskuende datoer i produktplanen og kan endres. 911

Selskapets nåværende Corsair-XPU er allerede i produksjon. I en separat utrullingskunngjøring opplyste Parasail at selskapet vil kombinere Corsair-akseleratorer med NVIDIA Hopper- og Blackwell-GPU-er: GPU-ene skal brukes til prefill, mens Corsair skal håndtere decode. Parasail og d-Matrix har hevdet opptil ti ganger raskere tokengenerering. Dette er et ytelseskrav fra selskapene, ikke en uavhengig måling av Raptor. 19

d-Matrix opplyste også om en serie C-finansiering på 275 millioner dollar i november 2025. Finansieringen verdsatte selskapet til 2 milliarder dollar og løftet samlet kapitalinnhenting til 450 millioner dollar. 16

Det viktigste å ta med seg

Nyheten er ikke bare at d-Matrix tar i bruk en NVIDIA-sammenkobling. Raptor utvikles for å bli en dedikert inferenskomponent i NVIDIAs MGX-rackøkosystem. Dersom planen realiseres, kan operatører kombinere NVIDIA-prosessorer, nettverk og GPU-er med en minnesentrisk XPU som er rettet mot decode-fasen i AI-tjenester – uten å bygge en separat rackplattform fra bunnen av. 12

Foreløpig er dette en produktplan med mål om tilgjengelighet i 2027. Verdiforslaget må testes mot leveringsklar maskinvare, reelle inferensarbeidslaster og uavhengige målinger av forsinkelse, gjennomstrømming og totale eierkostnader.