Enfabrica的EMFASYS技术结合了以太网RDMA和CXL技术，打造出一款内存设备，可连接至AI GPU服务器计算机架，旨在提供弹性内存带宽和容量，减轻GPU高带宽内存(HBM)的负载。
该内存设备通过3.2 Tbps ACF-S SuperNIC交换机与GPU服务器连接，该交换机将PCIe/CXL和以太网架构相结合，通过多端口800 GbE连接实现GPU和加速器的互联。交换机的核心是ACF-S芯片，提供800和400 GbE接口、32个网络端口的高基数以及160条PCIe通道。它支持144条CXL 2.0通道，可配置高达18TB的DDR5内存池。
Enfabrica首席执行官Rochan Sankar表示："AI推理面临内存带宽扩展问题和内存容量堆叠问题。随着推理变得更加智能体导向而非对话式，更具记忆性而非遗忘性，当前的内存访问扩展方式将无法满足需求。我们构建EMFASYS来创建弹性的机架级AI内存架构，以前所未有的方式解决这些挑战。客户很乐意与我们合作，为其生成式AI工作负载构建更具扩展性的内存移动架构，实现更好的Token经济效益。"
Enfabrica由Sankar和首席开发官Shrijeet Mukherjee于2019年创立。其已知融资始于2022年的5000万美元A轮融资。B轮融资于2023年6月筹集了1.25亿美元，C轮融资于去年11月获得1.15亿美元，累计融资总额达到2.9亿美元。
从某种意义上说，随着生成式AI在过去几年的爆炸式增长，市场已经向Enfabrica倾斜。该公司表示，生成式、智能体驱动和推理驱动的AI工作负载正在指数级增长——在许多情况下，每次查询所需的计算量比以前的大语言模型部署多10到100倍，在AI云中每天要处理数十亿次批量推理调用。
除非GPU内存(HBM)保持加载状态，否则昂贵的GPU将处于空闲状态，浪费购买配备这些GPU服务器的成本。Enfabrica声称其技术满足了AI云的需求，即在扩展到更多用户/智能体数量、累积上下文和Token量的同时，最大化GPU和HBM资源的利用率。
ACF-S交换机能够在大量内存通道和以太网端口之间分条处理内存事务。据介绍，它可在微秒级提供读取访问时间，软件支持的缓存层次结构在AI推理管道中隐藏传输延迟。其功能包括高吞吐量、零拷贝、直接数据放置，并可在四或八GPU服务器复合体之间进行导向，或者跨18个以上支持CXL的DDR内存通道。其基于InfiniBand Verbs的远程内存软件栈支持GPU服务器与通用DRAM之间通过400/800 GbE网络端口束进行大规模并行、带宽聚合的内存传输。
Enfabrica声称不再需要购买更多GPU来获得更多HBM容量。其方案是：使用其交换机来增加DRAM容量，更好地利用现有GPU。据称该交换机的性能超越基于闪存的推理存储替代方案，延迟降低100倍，支持无限次写入/擦除事务。Enfabrica表示，"使用EMFASYS扩展内存可以缓解仅基于推理服务规模需求而线性增长GPU HBM和CPU DRAM资源的税负。"
群联科技的aiDAPTIV+软件也提供从HBM到DRAM再到NAND的卸载功能，但它不使用以太网RDMA和CXL，因此与EMFASYS相比是一种相对较慢的技术。
Enfabrica是超以太网联盟(UEC)的活跃咨询成员，也是超加速器链路(UALink)联盟的贡献者。
EMFASYS AI内存架构系统和3.2 Tbps ACF SuperNIC芯片目前正在与客户进行采样和试点测试。更多信息可以在这里获取，特别是关于ACF SuperNIC硅片、系统和主机软件的详细信息。
