
Marvell veut exploiter la mémoire CXL avec compression en silicium
La mémoire est devenue l’un des composants les plus coûteux et critiques de l’infrastructure d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas seulement de GPU manquants. Il manque des gigaoctets à proximité du processeur — modules DDR5 serveur, mémoire pour bases de données en temps réel, capacités pour l’inférence de grands modèles, et systèmes capables de gérer des recherches vectorielles sans faire exploser le coût par nœud. Dans ce contexte, Marvell propose une solution simple à expliquer mais difficile à implémenter efficacement : compresser la mémoire directement au niveau du contrôleur CXL. Cette approche s’appuie sur la famille Structera X et Structera A, des dispositifs CXL conçus pour étendre la mémoire et accélérer la proximité des données. La société soutient que le




