在AI数据中心加速进化的今天，内存技术正成为关键瓶颈之一。近日，Marvell Technology宣布推出业界首款基于2nm工艺的定制SRAM，旨在为AI加速基础设施带来突破性的性能与能效提升。
长期以来，SRAM被视为成熟且标准化的内存方案，但Marvell通过此次定制化设计，展示了其在先进AI工作负载中的全新潜力。该SRAM可提供高达6Gbit的高速内存容量，支持运行频率至3.75GHz，专门用于提升定制XPU（包括处理器、加速器、GPU等）的性能表现。
更值得关注的是其能效与密度优化。在相同存储密度下，该SRAM相比同类标准片上SRAM功耗降低达66%，芯片面积也显著减小。这对需要管理庞大能源消耗与散热系统的AI集群与数据中心而言，意味着可观的运行成本与效率优化。
Marvell首席内存架构师Darren Anand表示：“我们始终致力于优化SRAM，以适应AI与机器学习应用的需求。这与我们在封装及定制高带宽内存（HBM）方面的工作形成协同，从而为XPU释放更多芯片面积，专注于计算任务。”
他进一步指出，尽管SRAM常被视作基础IP模块，但其在架构层面仍具备显著的创新空间。“SRAM是目前在个位数纳米节点唯一可用的高性能内存，支持近内存计算架构。在这方面，DRAM及其他新兴存储技术尚无法在同等先进工艺上与逻辑芯片集成。”
这种“近内存计算”架构，将数据存储更贴近处理单元，不同于传统冯·诺依曼架构中内存与逻辑分离的模式。其直接优势在于降低数据搬运功耗、提升带宽效率，从而更适配对实时性与能效要求极高的AI推理与训练场景。
随着AI模型规模持续扩大，数据中心对内存带宽、能效及集成度的要求不断提高。2nm定制SRAM的推出，不仅代表工艺层面的进步，更可能推动下一代AI芯片与系统架构的演进方向。
