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据 StorageReview 报道，Marvell 在 OCP 全球峰会上发布了第二代 Structera X CXL 内存扩展器——Structera X 3406 和 3506。这两款芯片将内存通道数从上一代的 4 条提升至 6 条，支持最多 4 个主机共享同一控制器，并通过 PCIe 6.0 x16 接口提供高达 256GB/s 的聚合带宽。其中 3406 搭配 DDR4 RDIMM，最多可驱动 18 个插槽，容量达 9TB；3506 支持 DDR5 RDIMM，12 个插槽，容量达 6TB。Marvell 预计在 2027 年第一季度向客户提供样品。
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四主机共享：从单机扩展走向池化
与上一代仅支持单主机直连不同，Structera X 3406 和 3506 内置了四主机交换架构。Marvell 表示：“这意味着一个内存控制器可以同时为四台服务器提供统一的 DDR 内存池，而不是每台服务器各自挂载一块私有扩展卡。” 这种设计特别适用于 AI 推理场景中 KV 缓存容量不足的问题——更大的共享内存池能显著缩短首 token 生成时间，并支持更长的上下文窗口。此外，深度推荐模型的嵌入表通常超出单插槽 DRAM 寻址能力，四主机共享可以让多个服务器共同访问一张巨型表。
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250GB/s LZ4 压缩：有效容量翻倍
新控制器集成了一个内联 LZ4 压缩/解压缩引擎，吞吐量达到 250GB/s，是上一代的 5 倍。Marvell 产品总监指出：“在典型工作负载下，压缩技术可将有效内存容量提升 2 到 3 倍。” 据公司内部测试，推荐模型场景下，查询每秒（QPS）提高 2 倍，有效嵌入表容量提升 2–3 倍；大语言模型推理中，相同上下文长度下的首 token 延迟降低 40%–50%，或在相同延迟下支持最长达 2 倍的原生上下文窗口。这些数据来自 Marvell 实验室，尚未经过第三方独立验证。
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StructGuard 与后量子安全：CXL 扩展器的安全标杆
可靠性方面，Marvell 推出了 StructGuard RAS 层，包含高级纠错能力，可应对 DRAM 器件失效。在数据安全路径上，新品集成了后量子密码学、Caliptra 2.0 信任根、CXL IDE 链路加密以及 AES-256 内存加密。Marvell 称这是业界首个在后量子安全方面全面覆盖的 CXL 扩展器。SK 海力士的一位技术副总裁评价道：“我们的 DDR5 已通过 Structera X 平台的完整验证，其安全特性为超大规模数据中心提供了必要的信任基础。”
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生态系统与合作伙伴验证
Structera X 3406/3506 完全继承了上一代 2404/2504 的驱动栈和生态系统验证。AMD、Arm、阿里巴巴、三星和 SK 海力士均发布了支持声明。三星内存产品规划负责人表示：“与 Structera X 的联合验证确保了我们的 DDR 模块在 CXL 3.2 环境下的最佳性能。” Marvell 此次还与自身的光子光纤内存设备（Photonic Fabric Memory Appliance）配合，构建从直连扩展到机架级内存池化的完整产品组合。在 OCP 峰会现场（展位 B31，持续至 10 月 15 日），Marvell 演示了 3406 和 3506 的实际运行。
规格对比一览
| 规格 | Structera X 3406 | Structera X 3506 |
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| 接口 | CXL 3.2, PCIe 6.0 x16 | CXL 3.2, PCIe 6.0 x16 |
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| 主机连接 | 最多 4 个主机，聚合 256GB/s | 最多 4 个主机，聚合 256GB/s |
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| 压缩 | 内联 LZ4，250GB/s | 内联 LZ4，250GB/s |
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| 安全 | 后量子密码、Caliptra 2.0、CXL IDE、AES-256 | 后量子密码、Caliptra 2.0、CXL IDE、AES-256 |
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| RAS | StructGuard 高级纠错 | StructGuard 高级纠错 |
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常见问题解答
Q1: Structera X 3406 和 3506 的主要区别是什么？
A1: 主要区别在于内存类型和容量。3406 使用 DDR4 RDIMM，支持 18 个插槽，最大 9TB；3506 使用 DDR5 RDIMM，支持 12 个插槽，最大 6TB。两者都采用同一颗控制器核心，具备相同的四主机共享、250GB/s LZ4 压缩和安全特性。
Q2: 这些扩展器何时能提供给客户？
A2: Marvell 计划在 2027 年第一季度开始提供样品。量产时间通常会在样品验证后的 6–12 个月，具体取决于客户测试周期。
总体而言，Marvell Structera X 3406 和 3506 通过六通道、四主机共享和 250GB/s 硬件压缩，将 CXL 内存扩展器从单一的容量扩展工具提升为 AI 集群中的关键内存池化组件。随着 2027 年样品交付，超大规模数据中心有望率先利用这些芯片缓解内存带宽和容量瓶颈。
