从SSD到光互连：Marvell的内存三步棋

近日，Marvell发布了一组覆盖服务器到机架再到跨机架的AI内存基础设施产品，包括PCIe 6.0 SSD主控Bravera SC6、CXL内存扩展与池化系列Structera，以及光互连共享内存方案Photonic Fabric。三条产品线分别对应直连存储、机架级内存池化和跨机架光学共享内存三个层级，构成一套完整的内存解耦组合。

Marvell对于本次发布新品的判断是，AI性能的下一步提升不仅来自更快的处理器，更来自存储、池化和搬运内存方式的改进。HBM供给紧张、推理KV缓存对内存容量的吞噬已是行业共识，Marvell此次的产品排布显示，它试图在GPU之外的内存侧建立一条完整的产品战线。

SSD主控：让超大规模客户自己管NAND

Bravera SC6是一款PCIe 6.0 SSD主控，面向服务器级AI存储场景，核心定位是键值缓存（KV cache）。推理场景中，将更多热数据留在SSD而非频繁调用远端存储，可以提升整体基础设施效率。Marvell透露已有客户在实际部署这种模式。

该主控的两个设计选择值得注意。其一是跨NAND供应商支持，在NAND供应周期波动、采购决策受供货约束影响明显的当下，不绑定单一NAND来源对超大规模客户有实际吸引力。其二是采用主机管理的闪存转换层（host-managed FTL），将写入放大、垃圾回收和磨损均衡的控制权交给主机侧。Marvell表示“终端客户最了解自己的工作负载，他们根据自身负载写入NAND并管理写入放大，这直接决定SSD的耐久度。”

这实际上是把SSD内部的调度策略上移到数据中心运营方，与近年来超大规模客户深度定制硬件的趋势一致。

CXL：从DDR4回收到近内存计算

CXL协议诞生于AI爆发之前，但现在正成为AI基础设施的关键组件。Marvell的Structera系列覆盖了CXL落地的三个阶段。

Structera X做内存扩展，核心卖点是复用现有DDR4或DDR5内存模组。Marvell表示，CXL最重要的应用场景就是DDR4的回收利用。Meta正在数百万台服务器中部署基于CXL的内存扩展，将退役服务器上的DDR4模组重新利用。Structera X的硬件压缩能力可提供约2至2.5倍的有效内存容量，进一步放大了存量内存的利用率。

Structera A定位近内存计算加速器，直接卸载CPU和GPU的部分工作负载，目标场景包括推荐引擎、向量搜索、数据库和HPC。这已经超出了单纯的内存扩展范畴，进入了存算一体的边缘地带。

机架层面的Structera S4是一款CXL 3.1交换机，关键特性是内置协议转换层，可将PCIe协议转换为CXL原生协议。这意味着即使CPU或GPU没有原生CXL通道，也能通过S4连接到CXL内存资源——降低了CXL部署的硬件门槛。

光互连：把共享内存拉出机架

Photonic Fabric是此次发布中跨度最大的产品。它通过光链路将内存解耦从单机架延伸到多机架，旨在解决大模型、长上下文窗口场景下的内存吞吐瓶颈。

具体参数上，Photonic Fabric可在最远50米范围内构建共享内存层，支持最高32TB的温KV缓存卸载。Marvell声称在现有数据中心占地面积和功耗预算内可实现2至3倍的Token吞吐量提升，但同时承认实际收益取决于工作负载特征和系统实现。

从架构角度看，Bravera SC6解决的是单机存储效率问题，Structera解决的是机架内内存资源的动态分配，Photonic Fabric则试图打破机架边界，让内存成为跨机架的共享资源池。三者叠加的逻辑是：将内存从固定的、服务器本地的资源中解放出来，按工作负载需求动态分配，减少资源搁浅。

对Marvell而言，这套组合拳的意义在于：当行业注意力集中在GPU和HBM上时，内存基础设施的解耦正在创造一个同样可观的市场。Marvell需要证明的是，这些产品能在超大规模客户的实际部署中跑通，而不仅是发布会上的参数。