MemryX宣布推出MX3+，拓展低功耗边缘AI推理能力

MemryX AI于2026年11月10日宣布推出MX3+推理加速器，其设计目标是在维持与MX3相同低功耗运行范围的同时，将峰值AI算力提高至最高10倍，并将片上存储容量提升至近10倍。

这家无晶圆厂半导体公司瞄准边缘硬件、工业系统和高密度推理基础设施，面向运行更大或更复杂模型的场景。其MX3+产品页面还指出，该设计旨在沿用MX3的芯片占板面积，并将模型权重容量提升至10倍，以应对板卡空间、系统成本以及功耗方面的限制。

计划支持的工作负载包括更高分辨率的视觉任务、基于Transformer的模型、小型语言模型、视觉—语言—动作模型、混合架构以及更复杂的多模型流水线。目标部署领域涵盖工业自动化、机器人、智能交通、智慧基础设施、视频管理、医疗设备、零售和消费电子。

设计目标与现有MX3

这些数据描述的是一款未来产品。现款MX3已可接受批量订单；MemryX列出的规格为每颗芯片提供6.25 TFLOPS的AI算力和10.5 MB的片上权重存储，功耗范围为200 mW至3 W。

这项比较凸显了MX3+面临的核心约束：在不增加前代产品既定功耗和物理空间预算的前提下，大幅提升算力和模型存储容量。在MemryX生产并验证新硬件之前，公布的数据仍属于设计目标。

多芯片扩展为单一逻辑设备

计划中的配置将支持从单颗MX3+扩展至16颗芯片协同运行，并作为统一的逻辑设备。MemryX表示，16芯片配置旨在提供超过1 POPS的峰值AI算力，即每秒1千万亿次运算，以及2.16 GB的分布式片上存储。

分布式数据流架构让多颗加速器能够协同工作，无需主机处理器逐一管理芯片。MemryX神经网络编译器会自动将神经网络映射到可用的加速器上，使开发者无需手动拆分模型即可扩展性能。

MX3+将额外的片上存储与近存计算、流水线处理相结合，使模型数据靠近计算单元，从而最大限度地减少数据传输。该设计面向更大的模型和更高分辨率的输入，同时力求在批量大小为1时保持可预测的低延迟推理。

现有的MX3数据手册记录了相同的扩展上限：可通过PCIe或USB将任务卸载至主机，支持x86、Arm和RISC-V处理器，并可通过单个主机接口以PCIe级联最多16颗芯片。随着模型和系统日益复杂，MX3+将保留这一多芯片方案和熟悉的开发流程。

总裁兼首席执行官Ross Jatou表示，MemryX预计，共享架构能够为嵌入式、工业和高密度系统提供从开发到量产的统一路径，并显著降低高密度边缘部署的总体拥有成本。

量产前开放早期体验

MemryX正在接受部分战略合作伙伴和企业客户的早期体验申请，以便共同验证预量产硬件和软件。公司计划于2027年末提供工程样品，并于2028年年中启动量产；随着开发推进，还将公布更多规格、配置和供应信息。

MemryX表示，MX3+的新功能将延续至其未来平台MX4，后者面向先进多模态推理和大型语言模型推理。

官方MX4产品页面将先进视觉和生成式AI列为目标工作负载，并表示产品预计于2029年上市。

当前的重点是验证，而非部署。早期体验系统需要证明，在满足MX3功耗和占板面积限制的同时，能够实现算力与存储容量的提升，并保留由编译器驱动的扩展能力和可预测的低延迟推理。