d-Matrix integrará Raptor en los racks MGX de NVIDIA mediante NVLink Fusion

d-Matrix ha anunciado una colaboración plurianual de hoja de ruta con NVIDIA para integrar sus próximos XPUs de inferencia Raptor con NVLink Fusion. El primer sistema previsto se basará en la arquitectura de referencia de racks MGX de NVIDIA y estará orientado a inferencia de IA a gran escala y con latencia ultrabaja. La disponibilidad inicial de Raptor en un rack MGX está prevista para el cuarto trimestre de 2027. 1211

Qué aporta NVLink Fusion

NVLink Fusion es la plataforma de NVIDIA para conectar CPU y aceleradores de terceros a su red de escalado vertical NVLink y a su infraestructura más amplia para IA. En virtud de esta alianza, d-Matrix prevé enlazar los XPUs Raptor mediante NVLink y usar Ethernet Spectrum-X para la red de escalado horizontal. 1

En términos prácticos, el acuerdo ofrece a d-Matrix una vía para incorporar su silicio especializado de inferencia a un diseño de rack ya establecido por NVIDIA, en lugar de desarrollar y validar desde cero una plataforma propia de rack, red y refrigeración. Ambas compañías presentan esta vía como una forma más rápida y con menor riesgo de llevar silicio personalizado a despliegues a gran escala. 12

El hardware previsto para el rack MGX

El sistema Raptor proyectado empleará la arquitectura de referencia MGX más reciente de NVIDIA. Según d-Matrix, el diseño incluirá:

• CPU NVIDIA Vera
• switches NVIDIA NVLink
• DPU NVIDIA BlueField-4
• SuperNIC NVIDIA ConnectX-9
• red Ethernet NVIDIA Spectrum-X 2

MGX es una arquitectura modular para racks. NVIDIA indica que esta integración situaría a Raptor dentro de una infraestructura de IA con refrigeración líquida ya ampliamente desplegada. 1

El anuncio respalda la interoperabilidad con la plataforma de NVIDIA a escala de rack, pero los comunicados citados no confirman una configuración Raptor final y comercializada bajo la denominación «NVL144». Por ello, cualquier cifra sobre 144 aceleradores o ancho de banda de memoria comunicada antes del lanzamiento debe interpretarse como una proyección de hoja de ruta, no como una especificación ya desplegada o validada mediante pruebas independientes.

Por qué un XPU especializado puede complementar a las GPU

La alianza se apoya en la inferencia heterogénea: asignar distintas fases del servicio de un modelo de IA generativa a procesadores diferentes.

Una división habitual consiste en usar GPU para el prefill, la fase intensiva en cómputo en la que el modelo procesa la instrucción de entrada, y un acelerador especializado para el decode, la fase sensible a la latencia que genera los tokens uno a uno. d-Matrix posiciona a Raptor para ese trabajo centrado en el decode. 1819

Raptor sucede a la plataforma Corsair, actualmente en producción, y amplía la arquitectura centrada en memoria de d-Matrix. La empresa afirma que Raptor usa un enfoque de apilamiento 3D de DRAM que reúne en un mismo encapsulado un dado de memoria DRAM y un dado de cómputo SRAM. La premisa es que una conexión más estrecha entre memoria y cálculo puede responder mejor a las cargas de inferencia de baja latencia. 2

Esto no presenta a Raptor como un sustituto completo de las GPU. Su papel previsto es el de componente especializado dentro de un clúster de inferencia basado en NVIDIA, donde cada procesador recibe la tarea que mejor se adapta a su arquitectura.

La estrategia de NVIDIA al abrir sus racks a silicio de terceros

Para NVIDIA, admitir un XPU de terceros mediante NVLink Fusion amplía el tipo de hardware que puede funcionar dentro de su ecosistema de red, racks e infraestructura. Para los clientes, el atractivo inmediato es la integración: un acelerador especializado de inferencia podría desplegarse con el diseño MGX validado de NVIDIA, la conectividad NVLink y la red Spectrum-X, en vez de montarse como un entorno independiente. 1

Por tanto, se trata tanto de una estrategia de plataforma como de una alianza de chips. NVIDIA puede mantener a los compradores de infraestructura dentro de su base tecnológica a escala de rack, al tiempo que permite que silicio especializado aborde un cuello de botella concreto de la inferencia. El resultado comercial dependerá de la disponibilidad real, el soporte de software, el coste y el rendimiento en cargas de trabajo cuando Raptor llegue al mercado.

Calendario y contexto comercial

d-Matrix espera completar el tape-out de Raptor —la fase en la que el diseño se envía a fabricación— antes de finalizar 2026 y apunta a una disponibilidad inicial en racks MGX en el cuarto trimestre de 2027. Son fechas de hoja de ruta y pueden cambiar. 911

La plataforma Corsair de d-Matrix ya está en producción. En un anuncio de despliegue independiente, Parasail indicó que combinaría aceleradores Corsair con GPU NVIDIA Hopper y Blackwell: las GPU se encargarían del prefill y Corsair del decode. Parasail y d-Matrix afirmaron lograr una generación de tokens hasta 10 veces más rápida; se trata de una declaración de las compañías, no de una prueba independiente de Raptor. 19

d-Matrix también comunicó una financiación Serie C de 275 millones de dólares en noviembre de 2025, que valoró la empresa en 2.000 millones de dólares y elevó su financiación total a 450 millones de dólares. 16

La clave

La novedad no es solo que d-Matrix adopte una interconexión de NVIDIA. Raptor se está diseñando para entrar en el ecosistema de racks MGX de NVIDIA como un componente específico para inferencia. Si se cumple la hoja de ruta, los operadores podrían combinar CPU, red y GPU de NVIDIA con un XPU centrado en memoria para la etapa de decode de los servicios de IA, sin tener que construir desde cero una plataforma independiente a escala de rack. 12

Por ahora, el acuerdo sigue siendo una hoja de ruta con objetivo de disponibilidad en 2027. Su propuesta de valor deberá comprobarse con hardware comercial, cargas de inferencia reales y mediciones independientes de latencia, rendimiento y coste total de propiedad.