d-Matrix planeja integrar XPUs Raptor aos racks MGX da NVIDIA via NVLink Fusion

A d-Matrix anunciou uma colaboração plurianual de roteiro de produtos com a NVIDIA para integrar seus futuros XPUs de inferência Raptor ao NVLink Fusion. A primeira implementação prevista é um sistema baseado no Raptor construído sobre a arquitetura de referência de rack MGX da NVIDIA, voltado à inferência de IA em larga escala e com latência ultrabaixa. A disponibilidade inicial do Raptor em um rack MGX é prevista para o quarto trimestre de 2027. 1211

O que muda com o NVLink Fusion

O NVLink Fusion é a plataforma da NVIDIA para conectar CPUs e aceleradores de terceiros à sua rede NVLink de expansão vertical (scale-up) e à infraestrutura mais ampla de IA. Pelo acordo, a d-Matrix planeja ligar os XPUs Raptor por NVLink e usar Spectrum-X Ethernet para a expansão horizontal (scale-out) entre sistemas. 1

Na prática, isso dá à d-Matrix uma rota para inserir seu silício especializado de inferência em um projeto de rack já estabelecido pela NVIDIA, em vez de desenvolver e validar do zero uma plataforma própria de rack, rede e refrigeração. As empresas apresentam esse caminho como uma forma mais rápida e menos arriscada de levar um chip personalizado a implantações em grande escala. 12

Como será o rack planejado

O sistema Raptor planejado deve usar a versão mais recente da arquitetura de referência MGX da NVIDIA. Segundo a d-Matrix, o projeto incluirá:

• CPUs NVIDIA Vera;
• switches NVIDIA NVLink;
• DPUs NVIDIA BlueField-4;
• SuperNICs NVIDIA ConnectX-9;
• rede NVIDIA Spectrum-X Ethernet. 2

A MGX é uma arquitetura modular de racks. A NVIDIA afirma que a integração permitiria colocar o Raptor em uma infraestrutura de IA amplamente utilizada e refrigerada a líquido. 1

O anúncio confirma a intenção de interoperar com a plataforma de racks da NVIDIA, mas os comunicados citados não estabelecem uma configuração Raptor final, pronta para venda, especificamente chamada de “NVL144”. Portanto, eventuais números sobre 144 aceleradores ou largura de banda de memória divulgados antes do lançamento devem ser tratados como projeções de roteiro, não como especificações entregues ou resultados validados de forma independente.

Por que um XPU pode complementar GPUs

A parceria é centrada em inferência heterogênea: diferentes processadores assumem partes diferentes do atendimento de um modelo de IA generativa.

Uma divisão comum reserva as GPUs para o prefill, etapa intensiva em computação na qual o modelo processa o prompt de entrada. Um acelerador especializado pode então assumir o decode, fase sensível à latência em que os tokens são gerados um a um. A d-Matrix posiciona o Raptor para esse trabalho de decode. 1819

O Raptor sucede a plataforma Corsair, já em produção, e amplia a abordagem centrada em memória da d-Matrix. A empresa diz que o chip usa empilhamento 3D de DRAM, reunindo em um único pacote um die de memória DRAM e um die de computação SRAM. A premissa é que a maior proximidade entre memória e processamento pode favorecer cargas de inferência que exigem baixa latência. 2

Isso significa que o Raptor não é apresentado como substituto integral para GPUs. A proposta é atuar como uma peça especializada de um cluster de inferência baseado na NVIDIA, com cada processador recebendo a parcela de trabalho mais adequada à sua arquitetura.

A estratégia da NVIDIA ao abrir espaço para silício de terceiros

Ao oferecer suporte a um XPU de terceiros via NVLink Fusion, a NVIDIA amplia a variedade de hardware capaz de operar dentro de seu ecossistema de redes, racks e infraestrutura. Para clientes, o atrativo imediato é a integração: um acelerador especializado pode ser implantado usando o projeto MGX validado, a conectividade NVLink e a rede Spectrum-X, sem a necessidade de montar um ambiente isolado. 1

A iniciativa é, portanto, uma estratégia de plataforma tanto quanto uma parceria de chips. A NVIDIA mantém compradores de infraestrutura em sua base de racks, rede e demais componentes, enquanto permite que silício especializado trate um gargalo específico de inferência. O resultado comercial dependerá de disponibilidade real, suporte de software, custos e desempenho em cargas de trabalho após o lançamento do Raptor.

Cronograma e contexto comercial

A d-Matrix espera concluir o tape-out do Raptor até o fim de 2026 e mira a disponibilidade inicial em racks MGX no quarto trimestre de 2027. São metas de roteiro e podem mudar. 911

A atual plataforma Corsair já está em produção. Em um anúncio separado, a Parasail informou que combinaria aceleradores Corsair com GPUs NVIDIA Hopper e Blackwell, usando GPUs no prefill e o Corsair no decode. Parasail e d-Matrix alegaram geração de tokens até 10 vezes mais rápida; trata-se de uma afirmação das empresas, e não de um benchmark independente para o Raptor. 19

Em novembro de 2025, a d-Matrix informou uma rodada Série C de US$ 275 milhões, que avaliou a empresa em US$ 2 bilhões e elevou o financiamento total reportado a US$ 450 milhões. 16

O ponto principal

A novidade não é apenas a adoção de uma interconexão da NVIDIA pela d-Matrix. O Raptor está sendo projetado para entrar no ecossistema de racks MGX como um componente dedicado à inferência. Se o roteiro for cumprido, operadores poderão combinar CPUs, rede e GPUs da NVIDIA com um XPU centrado em memória para a fase de decode do atendimento de modelos — sem precisar criar uma plataforma completa de racks do zero. 12

Por enquanto, a parceria continua sendo um plano com meta de disponibilidade em 2027. Sua proposta de valor precisará ser comprovada com hardware comercial, cargas reais de inferência e medições independentes de latência, throughput e custo total de propriedade.