XCENAは10月16日、米サンノゼで12〜15日に開かれた「OCP Global Summit 2026」において、AI推論の効率化に向けたメモリインフラ技術を公開したと発表した。会場では、CXLベースのメモリソリューション「MX1」を用いたデモを披露した。
公開したデモは2件。1つは、CXLメモリプールを介して複数のAI推論サーバー間でKVキャッシュを共有する仕組みだ。
KVキャッシュは、AIの推論過程で生成した情報を保持し、応答生成時に再利用するデータを指す。これをサーバごとに個別保存するのではなく、CXLメモリプールに集約して共有することで、データの重複保存やサーバ間移動の負荷を抑えられるとしている。
もう1つは、MX1のNear-Data Processing（NDP）機能を活用し、検索拡張生成（RAG）におけるベクトル検索を高速化するデモだ。ベクトル検索はRAGの中核処理の1つとなる。
XCENAはSK hynixと、CXLハイブリッドアーキテクチャをAIワークロードに適用するための技術協力も進めている。
XCENAのキム・ジニョン代表は「AIインフラの性能と効率を高めるには、演算性能だけでなく、メモリをいかに効率的に活用し、データ移動を減らすかが重要だ」とコメント。「今回のイベントでは、MX1を実際のAIワークロードにどう適用できるかを示した。今後もエコシステム全体のパートナーと連携し、次世代AIメモリインフラの高度化を進める」と述べた。
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Chi-gyu Hwang
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