SK hynix提出以内存为中心愿景以突破AI数据瓶颈

SK hynix于本月12日至15日在圣何塞举行的OCP Global Summit 2026上，展示了基于CXL技术的池化内存及具备运算功能的CMM-Ax等下一代内存解决方案，旨在通过“以内存为中心”的架构解决AI数据中心的性能与功耗难题。

随着人工智能（AI）处理的数据量呈爆炸式增长，现有计算结构的局限性——“数据瓶颈”已成为核心课题。为解决这一问题，SK hynix提出了将服务器重心转向内存的“以内存为中心的基础设施”愿景，并为下一代AI数据中心提供了解决方案。

SK hynix于本月12日至15日参加了在美国加利福尼亚州圣何塞举行的“OCP Global Summit 2026”，并大规模公开了下一代内存解决方案。此次展示的核心不仅在于单纯的零部件供应，更在于通过CXL（Compute eXpress Link）技术证明提升整个服务器系统效率的系统级技术实力。

基于CXL的“池化内存”实现AI智能体性能最大化

SK hynix展示的下一代服务器生态系统的核心是“CXL池化内存”。CXL是一种能够高效连接CPU、GPU与内存，从而支持大容量、超高速运算的下一代接口。特别是通过“池化（Pooling）”功能，多个服务器可以根据需要共享内存资源，从而实现资源利用率的最大化。

展出的“CMM-DDR5”是基于CXL 3.2标准的第二代产品（256GB），其带宽较前代提升了2倍以上（80GB/s），能效也改善了约30%。SK hynix利用该产品验证了在智能体AI（Agentic AI）环境下必不可少的“KV缓存（Key Value Cache）”共享解决方案的有效性。KV缓存是AI模型为了记忆对话内容而使用的临时内存，随着与用户的对话变长，其容量会急剧增加。通过此次演示，SK hynix展示了基于CXL的解决方案能够有效解决高负载AI环境下的瓶颈问题。

此外，将内存作为中心并将合作伙伴的解决方案整合进单一机架的“MARS（Memory Centric AI Rack System）”也备受关注。SK hynix与Arcee、Liqid、Marvell等全球合作伙伴开展了多种演示。特别是在与AMD、Penguin合作的演示中，证明了利用CXL内存与混合内存可以高效存储并快速重用大规模KV缓存的过程。同时，与个人AI智能体公司Pickle分享了通过基于池化内存的流媒体技术改善服务响应延迟的成果。

搭载运算功能的内存“CMM-Ax”降低功耗与成本负担

为解决数据中心功耗与成本问题，SK hynix还公开了“CMM-Ax”解决方案。CMM-Ax是将运算功能结合在内存内部的形式，无需将数据移动到CPU，而是直接在内存内部执行运算。这极大地减少了数据移动过程中产生的功耗与延迟。

SK hynix通过展示CMM-Ax如何加速处理在现有基于GPU的系统中难以处理的“长上下文（Long Context）”性能的演示。考虑到大语言模型（LLM）随着上下文变长而需要更多内存的特性，CMM-Ax有望成为下一代AI推理系统的核心技术。相关研究成果已被计算机体系结构领域最高权威会议“MICRO 2026”采纳，其技术优越性得到了认可。

从HBM到下一代HBF，完整的AI内存产品组合

在展示区的另一侧，布置了连接SK hynix现状与未来的产品阵容。从AI基础设施的主力产品eSSD（企业级SSD）到服务器用DRAM，广泛的产品组合得到了介绍。特别是支持液冷（DLC）的“PEB210”系列，以及实现行业最大容量的“256GB 3DS RDIMM”等产品的展出，表明公司已做好应对客户多样化需求的准备。

在HBM（高带宽内存）展区，展示了象征着与NVIDIA稳固合作伙伴关系的Vera Rubin Superchip模型，以及HBM4、HBM3E等各代实物产品。尤其受到关注的是下一代闪存解决方案“HBF（High Bandwidth Flash）”。HBF通过应用类似于HBM的TSV（硅通孔）技术，在现有存储器的大容量特性基础上增加了高带宽能力。

SK hynix提出了差异化战略：如果说HBM是针对需要快速响应环境的优化，那么HBF则在需要向大量用户提供服务的超大容量内存需求环境下具有优势。Kim Ho-sik副总裁在发布环节强调了向以内存为中心的基础设施转型的必要性，他表示：“通过下一代CXL技术实现的以内存为中心的AI机架系统，是一种能够大幅提升高负载工作负载数据移动速度的结构。”

来源：news.skhynix.co.kr