Raptor de d-Matrix se integrará en la fábrica de IA de Nvidia mediante NVLink Fusion

d-Matrix quiere que su futuro procesador de inferencia Raptor forme parte de los sistemas de IA a escala de rack de Nvidia. El acuerdo para adoptar NVLink Fusion no convierte a Raptor en una GPU de Nvidia: lo integra en el diseño de infraestructura de Nvidia, junto con su interconexión y su red. 310

Para quien opera modelos de IA, la diferencia es importante. En vez de desplegar una tarjeta de inferencia por una vía convencional de expansión de servidor, d-Matrix aspira a incorporar su XPU —un tipo de acelerador especializado— dentro de un rack basado en la arquitectura de referencia MGX de Nvidia.

Qué aporta NVLink Fusion

NVLink Fusion es la plataforma de Nvidia para integrar silicio de socios en su infraestructura de IA. En el caso de d-Matrix, enlazará Raptor con la red de escalado vertical NVLink, la arquitectura de rack MGX y la red Ethernet Spectrum-X para escalado horizontal. Nvidia sostiene que este enfoque reduce el riesgo y acelera el paso desde un chip personalizado hasta un despliegue a gran escala, al apoyarse en un ecosistema de racks ya validado. 3

En la práctica, Raptor se plantea como parte de un rack de diseño de referencia MGX. Eso lo sitúa dentro de un sistema con una interconexión común de gran ancho de banda y componentes de infraestructura definidos, no como un acelerador aislado. 310

Los componentes de Nvidia que usaría el sistema

El diseño previsto con Raptor incorpora varios elementos de la plataforma de Nvidia:

• CPU Vera para el procesamiento anfitrión del rack.
• Switches NVLink para la interconexión de escalado vertical.
• DPU BlueField-4 para funciones de procesamiento de datos e infraestructura.
• SuperNIC ConnectX-9 para E/S de red de alto rendimiento.
• Ethernet Spectrum-X para ampliar la red más allá del rack. 10

Además, d-Matrix trabaja con Astera Labs en conectividad personalizada para mantener un flujo de datos de alto rendimiento en todo el sistema. 10

El reparto de funciones es claro: d-Matrix aporta el XPU de inferencia, mientras Nvidia suministra buena parte de la plataforma circundante, incluida la arquitectura de referencia, la conectividad, la red y el ecosistema de infraestructura. 310

El foco: inferencia con baja latencia

Raptor se posiciona para tareas de inferencia en las que importa la latencia al generar tokens. Un acelerador centrado en memoria puede resultar especialmente relevante en cargas que consultan repetidamente los pesos del modelo durante la generación, mientras que la plataforma de Nvidia aporta la base de comunicaciones y despliegue necesaria para operar a escala de rack.

La colaboración no implica que Raptor vaya a sustituir a las GPU de Nvidia en todas las tareas de IA. Más bien abre la puerta a sistemas heterogéneos, donde silicio especializado para inferencia puede convivir con la infraestructura de Nvidia. NVLink Fusion está orientada precisamente a infraestructura de IA semipersonalizada que combina chips de socios con sistemas y redes de Nvidia. 26

El rack propuesto: hasta 144 XPUs

d-Matrix afirma que espera ofrecer sistemas con hasta 144 aceleradores Raptor conectados por una única malla NVLink de comunicación total entre todos los aceleradores. Sus objetivos a nivel de rack son 2,3 TB de DRAM apilada en 3D y 7,2 PB/s de ancho de banda de memoria agregado, con la meta declarada de atender modelos de más de cuatro billones de parámetros con precisión de 4 bits. 24

Estas cifras son objetivos de producto a futuro. La información pública incluye descripciones distintas sobre la memoria y el ancho de banda por acelerador, por lo que la configuración final de cada dispositivo y la capacidad útil para modelos deberán confirmarse más cerca del lanzamiento. La memoria de ejecución, los metadatos del modelo, el formato de cuantización y el software del sistema también condicionan el tamaño de modelo realmente desplegable.

Calendario: tape-out en 2026 y sistemas integrados en 2027

Raptor se describe como un diseño que combina un dado de cómputo de 4 nanómetros con DRAM personalizada. d-Matrix prevé completar el tape-out —la entrega final del diseño a fabricación— antes de finalizar 2026 y espera los primeros sistemas integrados en rack en el cuarto trimestre de 2027. 1014

Por tanto, se trata de una colaboración de hoja de ruta de varios años, no de un producto conjunto que ya se comercialice. 12

Por qué Nvidia abre su plataforma a chips de terceros

Permitir aceleradores de socios en su plataforma de rack puede ayudar a Nvidia a atender a clientes que buscan silicio especializado sin abandonar su infraestructura. Aunque el procesador de inferencia lo fabrique d-Matrix, el sistema propuesto seguiría empleando la malla NVLink, CPU, switches, DPU, SuperNIC, red Ethernet y arquitectura MGX de Nvidia. 310

Esta lectura es una implicación de la arquitectura, no una afirmación divulgada sobre ingresos o reparto económico. Las compañías no revelaron los términos financieros del acuerdo. 1

El lugar de d-Matrix en el ecosistema NVLink Fusion

Nvidia presentó NVLink Fusion para habilitar infraestructura de IA semipersonalizada con socios. Su lista pública inicial incluía a MediaTek, Marvell, Alchip Technologies, Astera Labs, Synopsys y Cadence; Nvidia también indicó que las CPU de Fujitsu y Qualcomm podían integrarse con GPU de Nvidia mediante esta plataforma. 26

d-Matrix extiende ese planteamiento a XPUs orientadas a inferencia. El interés más amplio no está solo en un chip: apunta a un modelo de rack más modular, en el que los clientes podrían combinar cómputo personalizado con la interconexión y la red de Nvidia, en vez de elegir entre un sistema completamente Nvidia y una plataforma totalmente separada.

Antecedentes de d-Matrix

d-Matrix lanzó su acelerador de inferencia Corsair en noviembre de 2024. En noviembre de 2025, la empresa anunció una ronda Serie C de 275 millones de dólares, con una valoración de 2.000 millones de dólares, que elevó la financiación acumulada a 450 millones; M12, el fondo de capital de riesgo de Microsoft, estuvo entre los inversores. 2839

La alianza en torno a Raptor es, así, el intento de d-Matrix de pasar de un enfoque de acelerador de inferencia independiente a un modelo de despliegue a escala de rack. Que sus promesas de latencia, capacidad y ancho de banda se traduzcan en implantaciones reales dependerá del silicio final, de la integración de software y de las pruebas en condiciones de uso cuando lleguen los sistemas previstos para 2027.