Контроллер MXC (Memory eXpansion Controller) работает как мост между процессором и внешней памятью DDR5. Вместо того чтобы полагаться исключительно на локальную память, сервер может теперь получать доступ к гораздо большим объёмам памяти через высокоскоростные соединения PCI Express. Это позволяет повысить гибкость и масштабируемость инфраструктуры без необходимости добавлять всё больше серверов с их собственной памятью. В результате расходы сокращаются, а эффективность использования оборудования растет.
Контроллер поддерживает спецификацию CXL 3.2 с поддержкой протоколов CXL.mem и CXL.io, а также PCIe 6.x. Он обеспечивает передачу данных со скоростью до 64 ГТ/с (до 64 млрд трансферов в секунду).
Внутри чипа находятся два контроллера памяти DDR5, работающих на скоростях до 8000 МТ/с (до 8 млрд трансферов передачи в секунду). Когда процессор запрашивает данные, контроллер мгновенно преобразует запросы в команды DDR5, извлекает информацию и возвращает её в режиме реального времени.
Montage заявляет, что микросхема интегрирована в продукты следующего поколения от Samsung и SK hynix — двух крупнейших производителей памяти. Кроме того, контроллер совместим с ведущими серверными платформами на базе процессоров Intel Xeon и AMD EPYC.
MXC поддерживает множество форматов развертывания, включая дополнительные платы PCIe (AIC) и модули стандартного форм-фактора EDSFF для предприятий и ЦОД. Это позволит производителям адаптировать контроллер к своим системам. Montage также предоставляет разработчикам набор инструментов и средства тестирования, чтобы облегчить интеграцию контроллера в будущие продукты.
На данном этапе контроллер находится в стадии опытного производства, и его реальное применение будет зависеть от внедрения в отрасли и дальнейшей проверки работоспособности. Разработка указывает на растущую тенденцию: производительность ИИ-систем будет зависеть не только от скорости процессоров, но и от способов управления и расширения памяти.
Если технологии типа CXL 3.2 получат массовое распространение, будущие центры обработки данных смогут рассматривать память как общий масштабируемый ресурс, а не как фиксированный компонент каждого сервера. Это позволит ИИ-системам масштабироваться, лучше использовать существующее оборудование и снизить общие затраты на инфраструктуру. Для разработчиков ИИ это означает возможность работать с гораздо большими моделями и наборами данных без кардинальной переработки архитектуры серверов.

