مايكرون تعرض وحدة DDR5 بسعة 512 جيجابايت لخوادم الذكاء الاصطناعي

تستعرض مايكرون ما تصفه بأنه أول وحدة ذاكرة خوادم مسجلة من نوع DDR5 RDIMM بسعة 512 جيجابايت في العالم. صُممت الوحدة للعمل بسرعة تصل إلى 9,200 MT/s، وتستهدف مراكز البيانات السحابية والمؤسسات التي تحتاج إلى مساحات أكبر بكثير من الذاكرة الرئيسية لتشغيل الذكاء الاصطناعي والتحليلات وقواعد البيانات داخل الذاكرة. لكن ما أُعلن عنه حتى الآن هو عرض تقني ومحطة تحقق من المنصات، وليس منتجاً متاحاً على نطاق واسع أو بسعر معلن. 17

سعة هائلة في فتحة ذاكرة واحدة

تجمع الوحدة بين سعة مرتفعة جداً وسرعة نقل عالية ضمن فتحة ذاكرة خادم واحدة. وتقول مايكرون إنها تستطيع الوصول إلى 9,200 MT/s، مع خفض طاقة التشغيل بأكثر من 60% عند مقارنتها بأربع وحدات DDR5 RDIMM سعة كل منها 128 جيجابايت، للوصول إلى إجمالي السعة نفسه البالغ 512 جيجابايت. 17

وتفاصيل المقارنة التي أعلنتها الشركة هي 16.0 واط لوحدة 512 جيجابايت واحدة، مقابل 44.2 واط لأربع وحدات سعة 128 جيجابايت. وهذه مقارنة لطاقة وحدات الذاكرة عند السعة المركبة نفسها، وليست وعداً بانخفاض استهلاك الطاقة الإجمالي لكل خادم بهذه النسبة. 12

كيف تصل إلى 512 جيجابايت؟

تعتمد الوحدة على تغليف متقدم يكدّس شرائح DRAM عمودياً ويربطها عبر الممرات عبر السيليكون (TSV). وتسمح هذه التقنية برفع كثافة الذاكرة من دون الحاجة إلى زيادة عدد فتحات الذاكرة في الخادم. 17

وبذلك، يمكن لخادم تقليدي ثنائي المقبس مزود بـ24 فتحة ذاكرة أن يصل نظرياً إلى 12 تيرابايت من DDR5 عند استخدام وحدات 512 جيجابايت. الفكرة الأساسية هي إبقاء مجموعات بيانات أكبر في الذاكرة الرئيسية بدلاً من نقلها باستمرار إلى طبقات تخزين أبطأ، وهو ما قد يقلل حركة البيانات المكلفة زمنياً وطاقةً. 17

لماذا تستهدف الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات؟

تزداد قيمة الذاكرة عالية السعة حين يكون عبء العمل مقيداً بكمية البيانات التي يستطيع الاحتفاظ بها في DRAM أو الوصول إليها بكفاءة. ولهذا تضع مايكرون هذه الوحدة ضمن بنية الذكاء الاصطناعي المؤسسية والسحابية، بما يشمل نماذج اللغة الكبيرة، والذكاء الاصطناعي الوكيلي، والاستدلال الفوري، والتحليلات، وقواعد البيانات داخل الذاكرة، وأعباء المحاكاة الثقيلة. 17

وفي اختبار محدد لتحليلات Spark Support Vector Machine المقيدة بالذاكرة، أفادت مايكرون بتحسن أداء يصل إلى 1.4 مرة مقارنة بإعدادات DDR5 بسعة 256 جيجابايت. وهذه نتيجة معلنة من الشركة لاختبار بعينه، ولا تعني مكسباً مماثلاً في جميع التطبيقات. 17

كما تشير الشركة إلى مكاسب محتملة لبرمجيات قواعد البيانات والتخزين المؤقت مثل RocksDB وRedis. ولا يرتبط الأثر المتوقع بسرعة الوحدة وحدها، بل أيضاً بإمكانية إبقاء بيانات أكثر في الذاكرة، بما قد يحسن التوسع والتزامن ومعدل الإنجاز عندما تصبح السعة أو حركة البيانات عنق الزجاجة. 4

تحقق AMD وIntel ليس إتاحة تجارية

تعمل AMD وIntel على التحقق النشط من وحدة 512 جيجابايت مع منصات الخوادم من الجيل التالي. 17 ولهذه الخطوة وزن مهم، إذ يجب أن تعمل ذاكرة الخوادم بصورة موثوقة مع المعالجات والبرمجيات الثابتة ووحدات التحكم في الذاكرة. لكنها لا تعني أن الوحدة بدأت الشحن التجاري الواسع، أو أنها أصبحت معتمدة لكل خوادم AMD وIntel.

وتتوقع مايكرون بدء الإنتاج الكمي في النصف الثاني من 2027 بما يتماشى مع متطلبات العملاء، من دون أن تكشف عن السعر. 17

موقعها في سوق DDR5

يركز الإعلان على الكثافة وكفاءة الطاقة وسعة الخادم، لا على خفض تكلفة ذاكرة الخوادم. ويأتي ذلك في وقت يدفع فيه الطلب على خوادم الذكاء الاصطناعي نمو شحنات وحدات RDIMM عالية السعة، بالتوازي مع أنواع أخرى من الذاكرة. 31

ولأن مايكرون لم تعلن سعراً للوحدة، فلا يمكن بعد تقييم كلفتها النهائية أو كلفتها لكل جيجابايت. وقد تبقى DDR4 خياراً عملياً في الأساطيل القائمة أو البيئات الحساسة للسعر، بينما تُطرح هذه الوحدة كحل متقدم للحالات التي تبرر فيها سعة ذاكرة أكبر لكل خادم، وعدد وحدات أقل، وإبقاء بيانات أكثر في DRAM، تكلفة DDR5 المتطورة.

تفاعل محدود في السوق

ارتفع سهم مايكرون بنحو 0.53% في تداولات الصباح عقب الإعلان، وفق تغطية سوقية معاصرة للخبر. 21 وقدّر تقرير آخر ارتفاع السهم عند الإغلاق بنحو 0.39%. 26 ويعكس هذا التفاعل المحدود أن السوق قد يرى الإعلان إنجازاً تقنياً مهماً، لكن الإنتاج الكمي المستهدف لا يزال في عام 2027.

الخلاصة

تمثل وحدة مايكرون التجريبية DDR5 RDIMM بسعة 512 جيجابايت مساراً لبناء خوادم ثنائية المقبس بسعة تصل إلى 12 تيرابايت، مع خفض معلن يزيد على 60% في طاقة تشغيل وحدات الذاكرة مقارنة بأربع وحدات سعة 128 جيجابايت لتوفير السعة ذاتها. وستتوقف أهميتها العملية على نجاح التحقق من توافق المنصات، وتنفيذ خطة الإنتاج، والسعر النهائي. أما لمراكز البيانات التي تعاني قيد سعة الذاكرة أكثر من قيد القدرة الحاسوبية وحدها، فهي تشير إلى طريقة لتشغيل أعباء ذكاء اصطناعي وتحليلات وقواعد بيانات داخل الذاكرة أكبر حجماً ضمن عدد أقل من فتحات الذاكرة. 17