d-Matrix ดึงชิป Raptor เข้าสู่ระบบ AI Factory ของ Nvidia ผ่าน NVLink Fusion

d-Matrix ประกาศแผนเชื่อมต่อชิปประมวลผล AI inference รุ่นถัดไป Raptor XPU เข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Nvidia ผ่าน NVLink Fusion แทนการให้ลูกค้าต้องสร้างคลัสเตอร์แอ็กเซเลอเรเตอร์เฉพาะของตนขึ้นมาใหม่ทั้งหมด ทั้งสองบริษัทระบุว่านี่คือโรดแมปผลิตภัณฑ์ระยะหลายปี และคาดว่า Raptor XPU ชุดแรกที่ติดตั้งในแร็ก Nvidia MGX จะเริ่มพร้อมใช้งานในไตรมาส 4 ปี 2027 18

ประกาศนี้เปลี่ยนอะไรให้ d-Matrix

NVLink Fusion คือเทคโนโลยีและ IP สำหรับการเชื่อมต่อความเร็วสูง หน่วงต่ำของ Nvidia ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่และบริษัท AI นำ CPU หรือ XPU ที่ออกแบบเองมาเชื่อมกับแพลตฟอร์ม AI ของ Nvidia ได้ 14

สำหรับ d-Matrix นั่นหมายความว่า Raptor มีแผนจะเชื่อมเข้ากับเครือข่าย NVLink สำหรับการขยายระบบภายในโดเมนเดียว (scale-up), เครือข่าย Spectrum-X สำหรับการขยายออกระหว่างระบบ (scale-out) และสถาปัตยกรรมแร็ก MGX แทนการติดตั้งอยู่ในระบบเฉพาะกิจเพียงอย่างเดียว 114

แบบแร็กที่วางไว้จะประกอบด้วย Nvidia Vera CPU, NVLink switches, BlueField-4 DPU, ConnectX-9 SuperNIC และ Spectrum-X Ethernet โดย d-Matrix ระบุว่าองค์ประกอบเหล่านี้ช่วยให้บริษัทใช้แนวทางที่ผ่านการตรวจสอบแล้วสำหรับตัวแร็ก ระบบเครือข่าย ไฟฟ้า การระบายความร้อน และซัพพลายเชน ซึ่งผู้ผลิตแอ็กเซเลอเรเตอร์แบบคัสตอมมักต้องจัดการเอง 18

สาระสำคัญจึงไม่ใช่แค่การเสียบชิปเพิ่มเข้าเซิร์ฟเวอร์ แต่เป็นการผสานในระดับระบบ ผู้ดำเนินงานดาต้าเซ็นเตอร์อาจใช้โครงสร้างพื้นฐานแนว Nvidia ชุดเดียวกับ GPU, CPU และ XPU ของ d-Matrix ได้ แทนการออกแบบแร็กเฉพาะสำหรับหน่วยประมวลผลแต่ละชนิด 1

Raptor จะทำงานคู่กับ GPU อย่างไร

สถาปัตยกรรมที่เสนอใช้แนวคิด disaggregated inference หรือการแยกขั้นตอนของการอนุมานโมเดลออกไปคนละประเภทฮาร์ดแวร์ โดย GPU ของ Nvidia รับงาน prefill ที่ใช้การคำนวณสูง ซึ่งเป็นขั้นตอนประมวลผลพรอมป์ตหรือข้อมูลนำเข้า ส่วนฮาร์ดแวร์เฉพาะทางของ d-Matrix มุ่งทำงาน decode คือการสร้างโทเค็นผลลัพธ์ต่อเนื่องทีละโทเค็น

แนวทางนี้ตั้งเป้าให้แต่ละโปรเซสเซอร์ทำงานในส่วนที่ตนถูกออกแบบมาให้รับมือได้เหมาะสม d-Matrix เคยระบุว่า Parasail จะนำแอ็กเซเลอเรเตอร์ Corsair รุ่นปัจจุบันไปใช้ร่วมกับระบบ Nvidia Hopper และ Blackwell ตามแนวแบ่งงาน prefill/decode ลักษณะนี้ 22

อย่างไรก็ดี ผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพยังขึ้นอยู่กับเวิร์กโหลด Parasail ระบุว่าอาจให้บริการได้เร็วขึ้นและคุ้มต้นทุนขึ้นสูงสุด 10 เท่าสำหรับเวิร์กโหลดที่เลือกไว้ แต่เป็นคำกล่าวอ้างจากบริษัทและพันธมิตร ไม่ใช่ผลเปรียบเทียบอิสระที่ยืนยันได้กับ GPU ในทุกกรณี 22

แผนแร็กและกำหนดเวลา

d-Matrix ระบุว่าแร็ก Raptor รุ่นแรกจะอิงสถาปัตยกรรมอ้างอิง MGX ของ Nvidia ขณะที่รายงานเกี่ยวกับโรดแมปกล่าวถึงดีไซน์ลักษณะ NVL144 ซึ่งมีเป้าหมายเชื่อม Raptor ได้สูงสุด 144 ตัวใน NVLink fabric เดียว ทั้งหมดนี้ยังเป็นแผนในอนาคต ไม่ใช่สเปกสินค้าที่วางจำหน่ายแล้วหรือการรับประกันผลิตภัณฑ์ 2

หมุดหมายการเปิดใช้งานที่ d-Matrix ระบุชัดคือ Raptor XPU ชุดแรกซึ่งรวมอยู่ในแร็ก Nvidia MGX คาดว่าจะพร้อมใน ไตรมาส 4 ปี 2027 8

ดังนั้นลูกค้าควรมองตัวเลขด้านประสิทธิภาพ ความจุ และรายละเอียดการติดตั้งเป็นเป้าหมายตามโรดแมป จนกว่าฮาร์ดแวร์สุดท้ายและผลทดสอบที่ตรวจสอบซ้ำได้อย่างอิสระจะออกมา

เหตุใด Nvidia จึงได้ประโยชน์ แม้เปิดรับชิปจากรายอื่น

การเปิดให้โปรเซสเซอร์ inference จากบริษัทอื่นเข้ามาใช้อาจดูเหมือนลดบทบาทของ Nvidia แต่ตรรกะเชิงกลยุทธ์คือการทำให้แพลตฟอร์ม AI ของ Nvidia เป็นฐานโครงสร้างพื้นฐานที่ลูกค้าเลือกใช้ แม้ชิปคำนวณหลักจะไม่ใช่ GPU ของ Nvidia

NVLink Fusion ทำให้ชั้นมูลค่าสูง เช่น fabric สำหรับ scale-up, ระบบเครือข่าย, สถาปัตยกรรมแร็ก และโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง ยังอยู่ในระบบนิเวศ Nvidia สำหรับ d-Matrix และลูกค้า สิ่งนี้อาจช่วยลดความเสี่ยงในการผสานระบบและเร่งการนำไปใช้งาน ส่วน Nvidia ก็ทำให้การสร้างคลัสเตอร์ที่แยกจากตนโดยสิ้นเชิงมีความจำเป็นน้อยลง 114

นี่คือความหมายของคำอธิบาย Nvidia ที่ว่าแพลตฟอร์มของตน “บูรณาการแนวดิ่ง และเปิดกว้างแนวราบ”

• บูรณาการแนวดิ่ง หมายถึง Nvidia ประสานชั้นต่าง ๆ ตั้งแต่การเชื่อมต่อด้านคอมพิวต์ เครือข่าย การออกแบบแร็ก ไปจนถึงแพลตฟอร์ม AI ในภาพรวม
• เปิดกว้างแนวราบ หมายถึงผู้ผลิต CPU และ XPU แบบคัสตอมสามารถเชื่อมซิลิคอนของตนเข้าสู่แพลตฟอร์มดังกล่าวผ่าน NVLink Fusion ได้ 114

ไม่ได้หมายความว่าแอ็กเซเลอเรเตอร์ทุกตัวใช้แทนกันได้ทันทีหรือให้ประสิทธิภาพเท่ากัน คำว่า “fungible” ในบริบทนี้ควรเข้าใจว่าเป็นเป้าหมายด้านการปฏิบัติการ: ผู้ดูแลระบบเลือกทรัพยากรคอมพิวต์ให้ตรงกับงานได้ โดยใช้ฐานโครงสร้างพื้นฐานร่วมกัน

ตำแหน่งเมื่อเทียบกับ Groq 3

แผนของ d-Matrix เป็นส่วนเสริมกับ GPU ของ Nvidia ในการแบ่งงาน prefill/decode แต่ก็อยู่ในตลาดกว้างเดียวกับระบบ Groq 3 LPU ที่ Nvidia วางแผนไว้ Nvidia นำเสนอ Groq 3 LPX ในฐานะโซลูชันสำหรับ decode โดยเฉพาะ ซึ่งสามารถจับคู่กับโครงสร้างพื้นฐาน Vera Rubin NVL72 ได้ 24

จึงเป็นความสัมพันธ์สองด้าน: Raptor อาจเสริม GPU ของ Nvidia และใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Nvidia ได้ ขณะเดียวกันก็อาจแข่งขันกับข้อเสนอ decode เฉพาะทางของ Nvidia เอง ข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่เพียงพอสำหรับสรุปผลเทียบกันโดยตรงเรื่องความหน่วง ปริมาณงาน พลังงาน ราคา หรือกำหนดวางจำหน่าย

เงินทุนของ d-Matrix และบริบทของ Corsair

d-Matrix ระบุว่า Series C ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ระดมทุนได้ 275 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ที่มูลค่าบริษัท 2,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ทำให้เงินทุนสะสมทั้งหมดอยู่ที่ 450 ล้านดอลลาร์สหรัฐ 27 แพลตฟอร์ม inference ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันคือ Corsair ส่วน Raptor คือ XPU รุ่นถัดไปในโรดแมป NVLink Fusion

Corsair เป็นฐานของความร่วมมือกับ Parasail ซึ่งระบุว่าจะใช้แอ็กเซเลอเรเตอร์นี้ร่วมกับโครงสร้างพื้นฐาน Nvidia สำหรับเวิร์กโหลด inference บางประเภท 22 ความสำคัญของ Raptor คือ d-Matrix กำลังวางเส้นทางที่ตรงกว่าเพื่อเข้าสู่สภาพแวดล้อมระดับแร็กของ Nvidia

สิ่งที่ยังไม่เปิดเผย

ทั้งสองบริษัทไม่ได้เปิดเผยเงื่อนไขทางการเงินของข้อตกลง ดังนั้นข้อมูลสาธารณะจึงยังไม่ยืนยันเรื่องค่าลิขสิทธิ์ การรับประกันยอดสั่งซื้อขั้นต่ำ ค่าบริการด้านวิศวกรรม การแบ่งรายได้ หรือเงื่อนไขเชิงพาณิชย์พิเศษใด ๆ

โดยสรุป นี่คือโรดแมปโครงสร้างพื้นฐานที่มีนัยสำคัญ: d-Matrix ได้เส้นทางสำหรับติดตั้งฮาร์ดแวร์ decode เฉพาะทางใน AI Factory ที่อิง Nvidia ขณะที่ Nvidia ขยายประเภทชิปคำนวณที่พึ่งพาอินเตอร์คอนเน็กต์และระบบนิเวศแร็กของตนได้ ส่วนการจะให้ความคุ้มค่าด้าน inference เหนือกว่าในโลกจริงหรือไม่นั้น ยังขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์จริง การผสานซอฟต์แวร์ ราคา และผลทดสอบเวิร์กโหลดที่ทำซ้ำตรวจสอบได้โดยอิสระ 18