d-Matrix 攜手 NVIDIA，讓 Raptor 推理 XPU 接入 NVLink Fusion 與 MGX 機櫃

d-Matrix 宣布與 NVIDIA 展開多年期產品路線圖合作，計畫把下一代 Raptor 推理 XPU 透過 NVIDIA NVLink Fusion 整合至 NVIDIA 的 AI 基礎設施。首個目標產品是以 NVIDIA MGX 機櫃參考架構打造的 Raptor 系統，鎖定大規模、超低延遲的 AI 推理；初步供應時程訂在 2027 年第 4 季。1211

這項合作實際改變了什麼？

NVLink Fusion 是 NVIDIA 用來讓第三方 CPU 與加速器接入 NVLink 擴充網路及整體 AI 基礎設施的平台。依合作規劃，d-Matrix 將以 NVLink 連接 Raptor XPU，並以 Spectrum-X Ethernet 負責橫向擴展（scale-out）網路。1

對 d-Matrix 而言，關鍵在於不必自行從零建立、驗證整套機櫃、網路與散熱平台。Raptor 可建立在既有的 NVIDIA MGX 設計與供應鏈上，兩家公司將此定位為讓客製化晶片更快、風險更低地走向大規模部署的途徑。12

規劃中的 MGX 系統有哪些元件？

d-Matrix 表示，Raptor 系統將導入 NVIDIA 最新的 MGX 機櫃參考設計，組成包括：

• NVIDIA Vera CPU
• NVIDIA NVLink 交換器
• NVIDIA BlueField-4 DPU
• NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC
• NVIDIA Spectrum-X Ethernet 網路2

MGX 是模組化的機櫃架構。NVIDIA 表示，這項整合可讓 Raptor 置入已廣泛部署的液冷 AI 基礎設施。1

值得留意的是，現有公司公告支持的是 Raptor 與 NVIDIA 機櫃級平台的互通性；公告本身沒有確認一套已定案、會以「NVL144」名稱上市的 Raptor 配置。因此，任何在上市前流傳的 144 顆加速器或記憶體頻寬數字，都應視為路線圖推估，而非已部署或經獨立驗證的規格。

Raptor 為何要和 GPU 分工，而非取代 GPU？

這項合作的核心是「異質推理」：讓不同處理器各自處理最適合的生成式 AI 推理工作。

常見的做法是，GPU 負責運算量高的 **prefill（預填）**階段，也就是模型讀取並處理整段提示詞；專用加速器則負責必須快速逐詞輸出的 **decode（解碼）**階段。d-Matrix 將 Raptor 定位在後者，也就是對延遲特別敏感的 token 生成工作。1819

Raptor 是已量產 Corsair XPU 平台的後繼產品，延續 d-Matrix 的記憶體中心設計。該公司稱，Raptor 採用 3D DRAM 堆疊方式，將 DRAM 記憶體晶粒與 SRAM 運算晶粒整合在同一封裝中；其主張是，讓記憶體與運算更緊密耦合，有助於服務低延遲推理負載。2

換言之，Raptor 並非被描述成 GPU 的全面替代品，而是 NVIDIA 型推理叢集中的專用組件：GPU 與 XPU 依各自架構特性分工。

NVIDIA 為何開放第三方 XPU 接入？

對 NVIDIA 而言，讓第三方 XPU 透過 NVLink Fusion 接入，可擴大能在其網路、機櫃與基礎設施生態系中運作的硬體範圍。對客戶而言，吸引力則是整合便利性：專用推理加速器可結合已驗證的 MGX 設計、NVLink 連線與 Spectrum-X 網路部署，而非另行拼裝一套獨立環境。1

因此，這不只是晶片合作，也是平台策略。NVIDIA 可讓基礎設施採購者留在其機櫃級平台上，同時以專用矽晶片處理推理流程中的特定瓶頸。最終商業價值仍取決於 Raptor 上市後的軟體支援、供貨情況、成本與實際工作負載表現。

時程與商業背景

d-Matrix 預計在 2026 年底前讓 Raptor 完成 tape-out（晶片設計定版送製），並以 2027 年第 4 季作為 MGX 機櫃初步可用的目標。這些都是前瞻性路線圖時程，仍可能調整。911

目前的 Corsair XPU 已進入量產。另一次部署公告中，推理服務商 Parasail 表示將 Corsair 與 NVIDIA Hopper、Blackwell GPU 搭配，讓 GPU 負責 prefill、Corsair 負責 decode。Parasail 與 d-Matrix 宣稱，這種配置可達到最高 10 倍的 token 生成速度；但這是公司提出的效能主張，並非針對 Raptor 的獨立基準測試。19

d-Matrix 也曾公布於 2025 年 11 月完成 2.75 億美元 C 輪融資，公司估值達 20 億美元，累計融資額為 4.5 億美元。16

重點整理

真正值得關注的，不只是 d-Matrix 採用了 NVIDIA 的互連技術，而是 Raptor 正被設計成 NVIDIA MGX 機櫃生態系中的專用推理元件。若路線圖如期落地，營運商將可在同一套機櫃級基礎設施中，結合 NVIDIA 的 CPU、網路與 GPU，以及一款針對 AI 服務解碼階段設計、以記憶體為中心的 XPU，而無須從頭建置另一套平台。12

目前這仍是一份以 2027 年為目標的產品路線圖。Raptor 的延遲、吞吐量與總持有成本，仍須等待實際出貨硬體與獨立測試來檢驗。