AMD przejmuje MEXT. Predictive Memory ma obniżyć koszt pamięci w serwerach AI przez przerzucenie części danych z DRAM na flash

W AI uwaga skupia się na GPU i pamięciach HBM, ale coraz częściej wąskim gardłem staje się dostęp do danych. Modele rosną, okna kontekstu się wydłużają, a serwery zaczynają ograniczać pamięć. AMD dostrzegło ten problem i przejęło MEXT. Jest to startup rozwijający oprogramowanie, które pozwala wykorzystywać pamięć flash w sposób bliższy DRAM. Cel jest prosty. Obniżyć koszty infrastruktury AI i zwiększyć gęstość upakowania zasobów w centrach danych.

AMD kupiło MEXT, bo w centrach danych akcelerator już nie wystarcza, gdy pamięć dławi wydajność i rachunki za infrastrukturę. Jeśli Predictive Memory zapewni to co obiecuje startup, to wojna o AI przesunie się z GPU także na to, jak sprytnie zarządzać DRAM i flash.

Ceny pamięci RAM DDR5 mogą wrócić do normalności dopiero w 2028 roku. Wiceprezes AMD przewiduje taki scenariusz

Oficjalny komunikat AMD mówi wprost, że MEXT ma pomóc rozwiązać problem dostępu do pamięci w chmurze, HPC i wdrożeniach AI. MEXT opisuje Predictive Memory jako rozwiązanie software’owe, które przerzuca „zimne” strony pamięci na flash, a następnie przewiduje, które dane trzeba zawczasu przywrócić do DRAM. Firma obiecuje nawet 50 proc. niższe koszty infrastruktury i 2–4 razy większą użyteczną pojemność pamięci bez zmian w aplikacjach, systemie operacyjnym czy sprzęcie. Do tego dochodzi abonament w wysokości 3,99 USD za GB rocznie. AMD nie kupiło kolejnej ozdoby do portfolio, lecz technologię, która ma ograniczyć wpływ jednego z najdroższych elementów współczesnych serwerów.

SK hynix pokazał HBM4E 48 GB 12-Hi i 4 TB/s. Gęstszy stos ma przyspieszyć kolejną falę akceleratorów AI

Dla klientów centrów danych może to być ciekawsze niż następna tabelka z TFLOPS. Gdy DRAM pozostaje drogi, a jego podaż bywa kapryśna, sens ma każda technika ograniczająca overprovisioning, czyli celowe instalowanie większej ilości zasobów (np. pamięci RAM, przestrzeni dyskowej lub mocy obliczeniowej), niż wynika to z typowego obciążenia, aby zachować zapas na szczyty zapotrzebowania i uniknąć spadków wydajności. Problem w tym, że konkurenci podchodzą do tego wyzwania z różnych stron. Pisaliśmy już o CXL przy okazji Xceny, o serwerowym LPDDR5X i modułach SOCAMM2 Microna, a NVIDIA zwiększa pojemność i przepustowość pamięci w platformach Vera Rubin. AMD dokłada do tego coś mniej widowiskowego, ale potencjalnie bardziej opłacalnego, czyli software zamiast kolejnych kości pamięci i zwiększania poboru mocy. Jeśli rozwiązanie sprawdzi się poza kontrolowanymi demonstracjami, presja może spaść nie tylko na producentów DRAM, lecz także na model budowy serwerów AI.