Marvell 推出 AI“內存解耦”架構，將解決 Agentic AI 推理帶寬瓶頸

ChainCatcher 消息，据官方消息，Marvell Technology 宣布推出面向 AI 基礎設施的新一代內存解決方案組合，覆蓋伺服器級 AI 存儲、機架級 CXL 內存擴展與池化，以及多機櫃光互聯共享內存，旨在解決 Agentic AI 推理過程中日益增長的內存容量和帶寬瓶頸。

Marvell 表示，隨著 AI 模型規模擴大、上下文窗口延長以及 KV Cache 需求增長，傳統計算與內存緊耦合架構正限制 AI 推理效率。通過內存解耦（memory disaggregation），可以讓內存資源更加獨立於計算資源擴展，提高 GPU 利用率並降低數據移動延遲。此次發布的產品包括：

Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD 控制器：面向 AI 推理存儲場景，可幫助雲服務商將更多 KV Cache 遷移至高性能 SSD，提升基礎設施效率。該產品採用兼容多供應商 NAND 的架構，預計將於 2026 年第四季度開始送樣。

Marvell Structera X 內存擴展方案：基於 CXL 技術，支持機架級內存擴展和資源池化，幫助數據中心更靈活地共享和調配內存資源，降低 AI 基礎設施成本。

Marvell Photonic Fabric 光互聯內存方案：通過光互聯技術構建跨多機櫃共享內存架構，可支持最高 32TB 溫熱 KV Cache 卸載，並幫助 AI 推理集群提升吞吐能力。

Marvell 表示，Photonic Fabric 方案可在現有數據中心空間和功耗限制下，實現最高 2 至 3 倍的 Token 吞吐提升，支持更大規模模型和更長上下文 AI 應用。

Marvell 高管 Will Chu 表示，AI 基礎設施正在從單一伺服器架構轉向計算、內存和連接協同運行的系統，未來內存需要更加獨立地擴展，以提升資源利用率和 Token 效率。

隨著 AI Agent 和大模型推理需求持續增長，內存容量、帶寬和數據傳輸效率正成為繼算力之後 AI 基礎設施競爭的新焦點。