Enfabrica создала систему Emfasys: до 18 ТБ DDR5-памяти через Ethernet для серверов ИИ
Стартап Enfabrica, поддерживаемый Nvidia, представил Emfasys — систему, позволяющую добавлять терабайты DDR5-памяти к серверам ИИ через обычное Ethernet-соединение. Такое решение значительно расширяет возможности масштабирования памяти в центрах обработки данных, где апгрейд локальной RAM затруднён или невозможен.
В основе Emfasys лежит сетевой контроллер ACF-S SuperNIC с пропускной способностью до 3,2 Тбит/с (400 ГБ/с). Система поддерживает до 18 ТБ DDR5-памяти через CXL и подключается к серверам с 4 или 8 GPU через стандартные порты 400G/800G Ethernet, используя протокол RDMA (Remote Direct Memory Access). Это обеспечивает низкую задержку передачи данных в микросекундах без участия процессора и без необходимости переделывать архитектуру хост-серверов.
Ключевая особенность — программное обеспечение от Enfabrica, которое управляет распределением данных, минимизируя задержки и обеспечивая прозрачную интеграцию с существующими ОС и RDMA-интерфейсами. Благодаря этому Emfasys может работать на уже развёрнутых инфраструктурах, без сложной настройки.
Решение ориентировано на высоконагруженные ИИ-сценарии: длинные контекстные окна, множественные агенты, и масштабные задачи генерации. В таких задачах объём HBM-памяти на GPU становится ограничивающим фактором, а Emfasys снимает это ограничение, обеспечивая гибкое масштабирование и снижение затрат до 50% на генерацию токенов.
По словам CEO компании, Рочана Санкара, система решает одновременно две ключевые проблемы: недостаточную пропускную способность памяти и нехватку её объёма в агентных ИИ-моделях нового поколения. Emfasys превращает стойку в эластичную память ИИ-уровня, что позволяет распределять нагрузку между серверами и эффективно использовать дорогостоящие GPU.
Сейчас система Emfasys и чип ACF-S SuperNIC находятся в стадии тестирования у ограниченного круга клиентов. Дата публичного запуска пока не объявлена, но Enfabrica уже сотрудничает с Ultra Ethernet Consortium и UALink, что говорит о масштабных планах по развитию нового подхода к ИИ-инфраструктурам.
