Marvell、AI インフラストラクチャ向けメモリソリューションポートフォリオを投入、Agentic AI 推論のボトルネックを狙う

TechFlow の報道によると、8 月 4 日、データインフラ向け半導体大手の Marvell Technology は、AI インフラ向け次世代メモリソリューションポートフォリオを発表しました。これはサーバーレベル AI ストレージ、ラックレベル CXL メモリ拡張とプーリング、および複数ラック光相互接続共有メモリをカバーし、Agentic AI 推論プロセスにおいて増大するメモリ容量と帯域幅のボトルネックを解決することを目的としています。Marvell によると、AI モデルの規模拡大、コンテキストウィンドウの延長、および KV Cache 需要の増加に伴い、従来の計算とメモリの緊結合アーキテクチャが AI 推論効率を制限しています。メモリ分離（memory disaggregation）により、メモリリソースを計算リソースからより独立して拡張できるようになり、GPU 利用率を向上させ、データ移動レイテンシを低減します。