Infineon und d-Matrix optimieren Leistung und Energieeffizienz für KI-Inferenz in Rechenzentren

Market News

May 12, 2026

München, Deutschland – 12. Mai 2026 – Die Infineon Technologies AG arbeitet mit d-Matrix®, einem Pionier im Bereich hochinteraktiver, latenzarmer KI-Inferenz-Architekturen für Rechenzentren, zusammen. Die Halbleiterlösungen von Infineon unterstützen den Corsair™ Inferenz-Beschleuniger von d-Matrix dabei, erstklassige Leistung, Energieeffizienz und Systemintegration in hochdichten Boards zu erzielen. Die Lösung von d-Matrix nutzt die zweiphasigen Leistungsmodule OptiMOS™ TDM2254xx von Infineon, die eine echte vertikale Stromversorgung und eine hohe Dichte von 1,0 A/mm² ermöglichen.

KI-Inferenz bezeichnet die Anwendung eines trainierten Machine-Learning-Modells auf neue Daten, um Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen zu generieren. Diese Modelle nutzen erlernte Parameter, um Eingaben zu verarbeiten und Ausgaben zu erzeugen – ohne weiteres Training. Dies erfordert optimierte Hardware, die auf Rechenzentrumsebene Leistung, Latenz und Energieeffizienz in Einklang bringt.

„Infineon arbeitet seit den frühen Tagen, als die Branche noch vorwiegend auf Trainings-Hardware fokussiert war, mit Kunden zusammen, die auf Inferenzprozessoren spezialisiert sind, wie etwa d-Matrix", sagt Raj Khattoi, Vice President und General Manager für Consumer, Computing and Communication bei Infineon. „Diese frühen, strategischen Partnerschaften haben Infineon als führendes Unternehmen in der Inferenz-Hardware-Branche positioniert und unsere Führungsrolle bei der Stromversorgung von KI mit Halbleiterlösungen sowohl für Inferenz- als auch für Trainingsprozessoren weiter gestärkt."

„KI entwickelt sich rasant von Back-Office-Experimenten hin zu einer interaktiven Echtzeiterfahrung. Dieser Wandel erfordert eine grundlegend andere Rechenarchitektur. Corsair wurde genau für diesen Moment entwickelt: Es liefert die Sub-2ms-Token-Latenz, die interaktive Anwendungen benötigen, bei einer um ein Vielfaches besseren Energieeffizienz als herkömmliche Ansätze", sagt Sid Sheth, Gründer und CEO von d-Matrix. „Infineon ist seit der Entstehung unserer Plattform ein Designpartner, und ihre Leistungshalbleiter leisten einen wesentlichen Beitrag zu unserer Fähigkeit, das zu liefern, was der Markt verlangt."

Durch den Einsatz der Leistungshalbleiter-Lösungen von Infineon hat d-Matrix seine KI-Inferenzplattformen hinsichtlich Leistungsaufnahme und Performance optimiert. Typische Anwendungsfälle umfassen die Antwortgenerierung mit Large Language Models (LLMs), agentische KI-Anwendungen sowie prädiktive Analysen in den Bereichen Finanzen und Gesundheitswesen.

Da KI-Workloads weiter skalieren, steigt der Bedarf an effizienten und zuverlässigen Leistungslösungen in Rechenzentren rapide. Das breite Portfolio von Infineon an Leistungshalbleitern auf Basis von Silizium (Si), Siliziumkarbid (SiC) und Galliumnitrid (GaN) hat das Unternehmen als vertrauenswürdigen Partner für führende KI-Entwickler in den Bereichen Training und Inferenz etabliert. Durch die Ermöglichung höherer Leistungsdichte, verbesserter Energieeffizienz und nahtloser Systemintegration vom Netz bis zum Prozessorkern trägt Infineon zur Gestaltung der Zukunft der KI-Infrastruktur bei.

Verfügbarkeit

Erfahren Sie mehr über die zweiphasigen Leistungsmodule Infineon OptiMOS TDM2254xx hier.

Über Infineon

Die Infineon Technologies AG ist ein weltweit führender Anbieter von Halbleiterlösungen für Power Systems und das Internet der Dinge (IoT). Mit seinen Produkten und Lösungen treibt Infineon die Dekarbonisierung und Digitalisierung voran. Das Unternehmen hat weltweit rund 57.000 Beschäftigte (Ende September 2025) und erzielte im Geschäftsjahr 2025 (Ende September) einen Umsatz von rund 14,7 Milliarden Euro. Infineon ist in Frankfurt unter dem Symbol „IFX“ und in den USA im Freiverkehrsmarkt OTCQX International unter dem Symbol „IFNNY“ notiert.

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Die Infineon OptiMOS TDM2254xx Dual-Phase-Leistungsmodule ermöglichen eine echte vertikale Stromversorgung und eine hohe Leistungsdichte von 1,0 A/mm²

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Michael Burner

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