Marvell nutzte die FMS 2026, um neue Speicherinfrastrukturtechnologien vorzustellen, die Hyperscalern und Cloud-Anbietern helfen sollen, Speicher unabhängig von Rechenleistung zu skalieren. Das Portfolio umfasst KI-Speicher auf Serverebene, CXL-Speichererweiterung und -Pooling im Rackmaßstab sowie optischen Shared Memory auf Pod-Ebene.
Die Releases zielen auf den steigenden Speicherbedarf durch agentenbasierte KI-Inferenz ab. Größere Modelle, längere Kontextfenster und wachsende Key-Value-Caches erhöhen die Anforderungen an Speicherkapazität, Bandbreite und Konnektivität. In herkömmlichen servergebundenen Architekturen können diese Anforderungen zu Prozessorverzögerungen und ineffizienter Datenübertragung führen.
Die Speicherdisaggregation ermöglicht die Erweiterung, Bündelung und gemeinsame Nutzung des Speichers unabhängig von den Rechenressourcen. Marvell erklärte, der Ansatz ziele darauf ab, die Speicherzugänglichkeit zu verbessern, Latenz und Datenbewegungen zu reduzieren sowie die Prozessorauslastung zu erhöhen. Ziel sei es, innerhalb der bestehenden Leistungs- und Platzbeschränkungen von Rechenzentren mehr Token zu erzeugen.
Will Chu, Executive Vice President und General Manager für Custom Cloud Solutions bei Marvell, erklärte, dass sich die KI-Infrastruktur von isolierten Servern hin zu integrierten Systemen entwickelt, die Rechenleistung, Speicher und Konnektivität kombinieren. Er fügte hinzu, dass eine unabhängigere Speicherskalierung notwendig sei, um die Ressourcennutzung zu verbessern und die Kosten und den Energieverbrauch von KI-Implementierungen zu steuern.
KI-Speicher auf Serverebene
Der Marvell Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD-Controller wurde für KI-Inferenz-Workloads entwickelt, die einen häufigen Datentransfer zwischen KV-Cache-Daten und Arbeitsspeicher (HDM) sowie SSD-Speicher erfordern . Laut Marvell bietet der Controller die doppelte Geschwindigkeit seines Vorgängers Bravera SC5 PCIe 5.0.
Durch die verbesserte Cache-Übertragungsleistung soll der SC6 die Speichereffizienz für KI-, Cloud- und Unternehmensanwendungen steigern. Der Controller zielt außerdem auf eine geringere Schreibverstärkung und eine längere Lebensdauer des NAND-Speichers ab. Die Unterstützung von NAND-Speicher verschiedener Hersteller bietet Hyperscalern mehr Flexibilität bei der Beschaffung und dem Einsatz von SSDs.
Die erste Probenahme des Bravera SC6 wird voraussichtlich im vierten Quartal 2026 erfolgen.
Rack-Scale-Speichererweiterung und Pooling
Die Speichererweiterungslösungen Structera X von Marvell basieren auf der bestehenden Structera CXL-Plattform des Unternehmens und unterstützen Hyperscaler bei der Bewältigung speicherintensiver KI-Workloads durch größere und flexiblere Speicherpools. Die gemeinsam mit Hyperscaler-Partnern entwickelte Plattform ermöglicht Speichererweiterung und Ressourcenteilung über mehrere Server hinweg.
Structera X zielt darauf ab, die Nutzung vorhandener Speicherressourcen zu optimieren und gleichzeitig größere Modelle, längere Kontextfenster und steigende Anforderungen an den KV-Cache zu bewältigen. Durch die Trennung der Speicherkapazität von den einzelnen Serverkonfigurationen unterstützt die Plattform flexiblere, CXL-basierte Erweiterungs- und Pooling-Architekturen.
Marvell erklärte, der Ansatz diene der Verbesserung der Infrastrukturnutzung und der betrieblichen Effizienz bei gleichzeitiger Senkung der Gesamtbetriebskosten. Er schaffe zudem die Grundlage für zukünftige CXL-Speicherpooling- und -Sharing-Systeme.
Optischer gemeinsam genutzter Speicher auf Pod-Ebene
Die Photonic Fabric-Komponenten von Marvell umfassen optische Speichermodule, Netzwerk-Interface-Controller und Chiplets für eine Shared-Memory-Architektur, die sich über mehrere Racks erstreckt. Das System ist für die Verbindung von XPUs und Racks über Entfernungen von bis zu 50 Metern ausgelegt.
Die Architektur unterstützt bis zu 32 TB Warm-KV-Cache-Offload mit hoher Bandbreite und geringer Latenz. Anstatt KV-Cache-Daten vom Speicher abzurufen, können KI-Systeme direkt vom gemeinsam genutzten optischen Speicher darauf zugreifen. Laut Marvell kann dies den Inferenzdurchsatz verbessern, größere Modelle und längere Kontextfenster unterstützen und die Token-Effizienz erhöhen.
Das Unternehmen prognostiziert einen bis zu zwei- bis dreimal höheren Token-Durchsatz innerhalb der bestehenden Rechenzentrumskapazität und unter Berücksichtigung der Energiebeschränkungen. Die tatsächliche Leistung hängt von der Systemkonfiguration, den Workload-Charakteristika und der Implementierung der umgebenden KI-Infrastruktur ab.
Marvell präsentiert sein Portfolio auf der FMS 2026 am Stand Nr. 805. Die Ankündigung erfolgt in einer Woche, die von Neuigkeiten zum Thema Inferenzspeicher dominiert wird, und passt gut zu NVIDIAs Storage-Next- und SCADA-Offensive : Marvell hat darauf hingewiesen, dass diese Architektur PCIe Gen7 SSDs mit einer Leistung von 100 Millionen IOPS erfordert, und Controller wie der Bravera SC6 sind die Zwischenschritte hin zu Laufwerken, die für den GPU-gesteuerten Zugriff auf kleine Datenblöcke entwickelt wurden.
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