d-Matrix integra i futuri XPU Raptor nei rack NVIDIA MGX attraverso NVLink Fusion

d-Matrix ha annunciato una collaborazione pluriennale di roadmap con NVIDIA per integrare i suoi prossimi XPU per inferenza Raptor con NVIDIA NVLink Fusion. La prima implementazione prevista è un sistema basato su Raptor costruito sull’architettura rack di riferimento NVIDIA MGX, rivolto all’inferenza AI su larga scala con latenza estremamente bassa. La disponibilità iniziale di Raptor in un rack MGX è prevista per il quarto trimestre del 2027. 1211

Che cosa cambia con NVLink Fusion

NVLink Fusion è la piattaforma NVIDIA che consente di collegare CPU e acceleratori di terze parti alla sua rete NVLink per lo scale-up — cioè l’espansione ad alta velocità all’interno di un sistema — e alla più ampia infrastruttura AI. Nell’ambito dell’accordo, d-Matrix prevede di connettere gli XPU Raptor tramite NVLink, usando Spectrum-X Ethernet per la rete scale-out, ossia l’espansione fra più sistemi. 1

In concreto, d-Matrix può inserire il proprio silicio specializzato per l’inferenza in un progetto rack NVIDIA già consolidato, invece di dover sviluppare e qualificare da zero un’intera piattaforma di rack, rete e raffreddamento. Secondo NVIDIA e d-Matrix, questo dovrebbe ridurre il rischio di integrazione e accelerare il passaggio dal chip proprietario al deployment su larga scala. 12

La configurazione MGX prevista

Il sistema Raptor pianificato dovrebbe adottare la più recente architettura di riferimento NVIDIA MGX. d-Matrix indica i seguenti componenti:

• CPU NVIDIA Vera;
• switch NVIDIA NVLink;
• DPU NVIDIA BlueField-4;
• SuperNIC NVIDIA ConnectX-9;
• rete Ethernet NVIDIA Spectrum-X. 2

MGX è un’architettura rack modulare. NVIDIA afferma che l’integrazione collocherebbe Raptor in un’infrastruttura AI raffreddata a liquido già ampiamente adottata. 1

L’annuncio conferma l’interoperabilità con la piattaforma rack-scale di NVIDIA, ma le comunicazioni citate non definiscono una configurazione Raptor finale e commerciale denominata specificamente “NVL144”. Eventuali dati su 144 acceleratori o sulla banda di memoria diffusi prima del lancio vanno quindi considerati proiezioni di roadmap, non specifiche di prodotti già distribuiti o misurate in benchmark indipendenti.

Perché un XPU specializzato può affiancare le GPU

Il cuore della partnership è l’inferenza eterogenea: processori differenti svolgono fasi differenti del servizio di un modello di IA generativa.

Un modello comune consiste nell’usare le GPU per il prefill, la fase ad alta intensità di calcolo in cui il modello elabora il prompt in ingresso, e un acceleratore specializzato per il decode, la fase sensibile alla latenza in cui vengono generati i token uno alla volta. d-Matrix posiziona Raptor soprattutto per quest’ultimo compito. 1819

Raptor segue la piattaforma Corsair, già in produzione, e ne estende l’impostazione incentrata sulla memoria. d-Matrix dichiara che Raptor usa un approccio di stacking 3D della DRAM che riunisce in un unico package un die di memoria DRAM e un die di calcolo SRAM. L’idea è che una connessione più stretta fra memoria e calcolo possa adattarsi meglio ai carichi di inferenza a bassa latenza. 2

Raptor, dunque, non viene presentato come un sostituto integrale delle GPU. L’obiettivo è renderlo un componente specializzato di un cluster NVIDIA per l’inferenza, assegnando a ciascun processore il lavoro più adatto alla sua architettura.

La strategia di NVIDIA: aprire il rack a silicio di terze parti

Per NVIDIA, il supporto a un XPU esterno tramite NVLink Fusion amplia l’insieme di hardware che può operare nel suo ecosistema di rete, rack e infrastruttura. Per i clienti, il vantaggio immediato è l’integrazione: un acceleratore specializzato per l’inferenza può essere distribuito con il design MGX validato da NVIDIA, la connettività NVLink e la rete Spectrum-X, anziché come ambiente separato. 1

L’accordo è quindi una strategia di piattaforma oltre che una partnership sui chip. NVIDIA può mantenere gli acquirenti dell’infrastruttura sulla propria base rack-scale, lasciando al tempo stesso che silicio specializzato affronti uno specifico collo di bottiglia dell’inferenza. L’esito commerciale dipenderà però da disponibilità effettiva, supporto software, costi e prestazioni sui carichi reali quando Raptor arriverà sul mercato.

Tempistiche e contesto commerciale

d-Matrix prevede il tape-out di Raptor entro la fine del 2026 e punta alla disponibilità iniziale nei rack MGX nel quarto trimestre del 2027. Sono date di roadmap orientate al futuro e possono cambiare. 911

L’attuale piattaforma XPU Corsair è già in produzione. In un annuncio distinto, Parasail ha comunicato che abbinerà gli acceleratori Corsair alle GPU NVIDIA Hopper e Blackwell, assegnando il prefill alle GPU e il decode a Corsair. Parasail e d-Matrix hanno dichiarato fino a 10 volte più velocità nella generazione dei token; si tratta di un dato comunicato dalle aziende, non di un benchmark indipendente relativo a Raptor. 19

d-Matrix ha inoltre comunicato un finanziamento Series C da 275 milioni di dollari nel novembre 2025, con una valutazione di 2 miliardi di dollari e finanziamenti complessivi pari a 450 milioni di dollari. 16

In sintesi

La novità non è soltanto l’adozione di un’interconnessione NVIDIA da parte di d-Matrix. Raptor viene progettato per entrare nell’ecosistema dei rack NVIDIA MGX come componente mirato all’inferenza. Se la roadmap sarà realizzata, gli operatori potranno combinare CPU, rete e GPU NVIDIA con un XPU incentrato sulla memoria e pensato per la fase di decode, senza costruire da zero una piattaforma rack-scale separata. 12

Per ora si tratta di una roadmap con disponibilità prevista nel 2027. La proposta di valore dovrà essere valutata su hardware commercializzato, carichi di inferenza reali e misurazioni indipendenti di latenza, throughput e costo totale di proprietà.