Marvell 推出 AI“内存解耦”架构，将解决 Agentic AI 推理带宽瓶颈

ChainCatcher 消息，据官方消息，Marvell Technology 宣布推出面向 AI 基础设施的新一代内存解决方案组合，覆盖服务器级 AI 存储、机架级 CXL 内存扩展与池化，以及多机柜光互联共享内存，旨在解决 Agentic AI 推理过程中日益增长的内存容量和带宽瓶颈。Marvell 表示，随着 AI 模型规模扩大、上下文窗口延长以及 KV Cache 需求增长，传统计算与内存紧耦合架构正限制 AI 推理效率。通过内存解耦（memory disaggregation），可以让内存资源更加独立于计算资源扩展，提高 GPU 利用率并降低数据移动延迟。此次发布的产品包括：

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Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD 控制器：面向 AI 推理存储场景，可帮助云服务商将更多 KV Cache 迁移至高性能 SSD，提升基础设施效率。该产品采用兼容多供应商 NAND 的架构，预计将于 2026 年第四季度开始送样。Marvell Structera X 内存扩展方案：基于 CXL 技术，支持机架级内存扩展和资源池化，帮助数据中心更灵活地共享和调配内存资源，降低 AI 基础设施成本。Marvell Photonic Fabric 光互联内存方案：通过光互联技术构建跨多机柜共享内存架构，可支持最高 32TB 温热 KV Cache 卸载，并帮助 AI 推理集群提升吞吐能力。Marvell 表示，Photonic Fabric 方案可在现有数据中心空间和功耗限制下，实现最高 2 至 3 倍的 Token 吞吐提升，支持更大规模模型和更长上下文 AI 应用。Marvell 高管 Will Chu 表示，AI 基础设施正在从单一服务器架构转向计算、内存和连接协同运行的系统，未来内存需要更加独立地扩展，以提升资源利用率和 Token 效率。随着 AI Agent 和大模型推理需求持续增长，内存容量、带宽和数据传输效率正成为继算力之后 AI 基础设施竞争的新焦点。