d-Matrix, Raptor XPU’ları NVIDIA’nın MGX Yapay Zekâ Raflarına Taşıyor

d-Matrix, büyük ölçekli yapay zekâ çıkarımı için müşterilerin baştan sona ayrı bir hızlandırıcı kümesi kurmasını gerektirmeyen bir yol seçiyor. Şirket, yeni nesil Raptor çıkarım XPU’larına NVIDIA’nın NVLink Fusion teknolojisini entegre edeceğini açıkladı. Böylece Raptor, NVIDIA’nın MGX raf mimarisine ve daha geniş yapay zekâ altyapı platformuna bağlanabilecek. Taraflar bunu çok yıllı bir ürün yol haritası olarak tanımlıyor; MGX rafına entegre ilk Raptor XPU’ların 2027’nin dördüncü çeyreğinde hazır olması bekleniyor. 18

Açıklanan iş birliği ne sağlıyor?

NVLink Fusion, özel CPU ve XPU’ların NVIDIA yapay zekâ altyapısına eklenmesine yönelik yüksek bant genişlikli, düşük gecikmeli bağlantı teknolojisi ve fikrî mülkiyet paketi. d-Matrix açısından bunun anlamı, Raptor’un yalnızca kendine özgü bir sistemde çalışmak yerine NVLink ölçek büyütme (scale-up) ağına, Spectrum-X ölçek genişletme (scale-out) ağına ve MGX raf tasarımlarına bağlanabilmesi. 114

Planlanan raf tasarımında NVIDIA Vera CPU’lar, NVLink anahtarları, BlueField-4 DPU’lar, ConnectX-9 SuperNIC’ler ve Spectrum-X Ethernet bulunuyor. d-Matrix’e göre bu yaklaşım, özel hızlandırıcı üreticilerinin normalde kendi başına çözmesi gereken raf, ağ, güç, soğutma ve tedarik zinciri işlerinde doğrulanmış bir entegrasyon yolu sunuyor. 18

Dolayısıyla duyurunun özü sadece bir çipin sunucuya takılması değil, sistem düzeyinde entegrasyon. Veri merkezi işletmecileri; GPU, CPU ve d-Matrix XPU’ları için ayrı ayrı özel raflar tasarlamak yerine NVIDIA odaklı ortak bir altyapı yaklaşımını kullanabilir. 1

GPU’lar ve Raptor görev paylaşımını nasıl yapacak?

Önerilen mimari, ayrıştırılmış çıkarıma dayanıyor. NVIDIA GPU’ları yoğun hesaplama gerektiren prefill aşamasını üstlenirken d-Matrix’in özel donanımı, çıktı token’larının tek tek üretildiği decode aşamasına hedefleniyor.

Prefill, kullanıcının girdi istemini işler; decode ise modelin yanıtını oluşturan devam eden token akışını üretir. Bu iş bölümü, her işlemcinin tasarlandığı işe yoğunlaşmasını amaçlıyor. d-Matrix daha önce Parasail’in, mevcut Corsair hızlandırıcılarını NVIDIA Hopper ve Blackwell sistemleriyle benzer prefill/decode düzeninde kullanacağını açıklamıştı. 22

Ancak performans kazanımı iş yüküne bağlı kalmayı sürdürüyor. Parasail’in belirli iş yüklerinde hizmetlerin 10 kata kadar daha hızlı ve daha düşük maliyetli olabileceği yönündeki açıklaması, şirket ve iş ortağı iddiasıdır; d-Matrix donanımıyla GPU’lar arasında bağımsız doğrulamayla ortaya konmuş, her koşulda geçerli bir karşılaştırma değildir. 22

Raf planı ve takvim

d-Matrix, ilk Raptor rafının NVIDIA’nın MGX referans mimarisini izleyeceğini söyledi. Yol haritasına ilişkin haberlerde, tek bir NVLink kumaşında 144’e kadar Raptor hızlandırıcısını bağlamayı hedefleyen NVL144 tarzı bir tasarımdan söz ediliyor. Bu ayrıntılar, sevkiyatı yapılmış ürünlerin taahhüdü değil, gelecek planları niteliğinde. 2

Şirketin verdiği daha somut hedef ise sınırlı: NVIDIA MGX rafına entegre ilk Raptor XPU’ların erişilebilirliğinin 2027’nin 4. çeyreğinde başlaması bekleniyor. 8

Raptor henüz MGX içinde satışa sunulmuş bir ürün olmadığından; performans, kapasite ve kurulum ayrıntıları, nihai sistemler ve bağımsız şekilde test edilebilir kıyaslamalar ortaya çıkana kadar yol haritası hedefi olarak görülmeli.

NVIDIA üçüncü taraf hızlandırıcılardan neden kazanç sağlıyor?

İlk bakışta NVIDIA’nın üçüncü taraf bir çıkarım işlemcisini desteklemesi, şirketin rolünü azaltıyor gibi görünebilir. Stratejik mantık ise tersine işliyor: Hesaplama çipi NVIDIA GPU’su olmasa bile NVIDIA, yapay zekâ platformunun tercih edilen temel altyapı olmasını hedefliyor.

NVLink Fusion; ölçek büyütme bağlantı kumaşı, ağ, raf mimarisi ve ilgili altyapı gibi yüksek değerli katmanları NVIDIA ekosisteminde tutuyor. Bu, d-Matrix ve müşterileri için entegrasyon riskini azaltıp kurulum süresini kısaltabilir. NVIDIA açısından ise tamamen NVIDIA dışı bir küme kurma ihtiyacını azaltıyor. 114

NVIDIA’nın platformunu “dikey olarak entegre, yatay olarak açık” diye tanımlamasının anlamı da burada yatıyor:

• Dikey olarak entegre, bağlantı, ağ, raf tasarımı ve daha geniş yapay zekâ platformundaki altyapı katmanlarının NVIDIA tarafından birlikte koordine edilmesini ifade ediyor.
• Yatay olarak açık ise özel CPU ve XPU üreticilerinin NVLink Fusion aracılığıyla kendi silikonlarını bu platforma bağlayabilmesi demek. 114

Bu ifade, tüm hızlandırıcıların birbirinin yerine bire bir geçebileceği ya da aynı performansı vereceği anlamına gelmiyor. Buradaki “değiştirilebilirlik”, işletmecilerin ortak bir altyapı temeli üzerinde iş yüküne uygun hesaplama kaynağını seçebilmesine yönelik operasyonel bir hedef olarak anlaşılmalı.

Groq 3 ile ilişkisi ne?

d-Matrix’in planı, önerilen prefill/decode iş bölümünde NVIDIA GPU’larını tamamlıyor. Buna karşılık, NVIDIA’nın planladığı Groq 3 LPU tabanlı sistemlerle aynı geniş özel çıkarım alanında yer alıyor. NVIDIA, Groq 3 LPX’i Vera Rubin NVL72 altyapısıyla eşleşebilen, özellikle decode için tasarlanmış bir çözüm olarak sunmuştu. 24

Bu durum ikili bir ilişki yaratıyor: Raptor, NVIDIA GPU’larını tamamlayabilir ve NVIDIA’nın platform altyapısından yararlanabilir; ama aynı zamanda NVIDIA’nın kendi özel decode çözümüyle potansiyel olarak rekabet edebilir. Mevcut bilgiler, gecikme, verim, enerji kullanımı, fiyat veya bulunabilirlik bakımından anlamlı bir doğrudan karşılaştırma yapmaya yetmiyor.

Finansman ve Corsair bağlamı

d-Matrix, Kasım 2025’teki C Serisi yatırım turunda 2 milyar dolar değerleme üzerinden 275 milyon dolar topladığını; toplam fonlamasının da 450 milyon dolara ulaştığını açıkladı. 27 Şirketin mevcut çıkarım platformu Corsair; NVLink Fusion yol haritasındaki yeni nesil XPU ise Raptor.

Corsair, Parasail ile yapılan ortaklığın da temelini oluşturuyor. Parasail, seçilmiş çıkarım iş yükleri için hızlandırıcıları NVIDIA altyapısıyla birlikte kullanacağını söylemişti. Raptor’un önemi ise d-Matrix’in NVIDIA’nın raf ölçeğindeki ortamına daha doğrudan bir giriş planlamasında yatıyor. 22

Hâlâ bilinmeyenler

Şirketler anlaşmanın finansal şartlarını açıklamadı. Bu nedenle kamuya açık bilgiler; lisans telifi, asgari satın alma taahhütleri, mühendislik ücretleri, gelir paylaşımı veya ayrıcalıklı ticari koşullar konusunda bir sonuç vermiyor.

Bu duyuruyu, önemli bir altyapı yol haritası olarak okumak daha doğru: d-Matrix, özel decode donanımını NVIDIA tabanlı yapay zekâ fabrikalarına yerleştirme yolu kazanırken NVIDIA da bağlantı ve raf ekosistemine dayanabilecek işlemci seçeneklerini genişletiyor. Bunun gerçek dünyada daha iyi çıkarım ekonomisine dönüşüp dönüşmeyeceği; nihai donanım, yazılım entegrasyonu, fiyatlama ve bağımsız olarak tekrarlanabilir iş yükü sonuçlarına bağlı olacak. 18