Meta تبدأ بناء خوادم من ذاكرة DDR4 القديمة في ظل شح DRAM

بدأت Meta (شبكاتها الاجتماعية مصنّفة متطرفة ومحظورة في روسيا) تجميع خوادم جديدة من وحدات ذاكرة الوصول العشوائي DDR4 المستعملة، التي تُستخرج عند إخراج الأجهزة القديمة من الخدمة. وبهذه الطريقة تعالج الشركة جزئياً مشكلة النقص في ذاكرة DRAM الخاصة بالخوادم، بحسب موقع CNews.

كيف تعمل إعادة استخدام الذاكرة

المهمة من الناحية التقنية ليست بسيطة؛ فوحدات DDR4 القديمة غير متوافقة فيزيائياً وكهربائياً بشكل مباشر مع منصات الخوادم الحديثة المصممة لأنواع الذاكرة الأحدث مثل DDR5. ولربط العتاد القديم بالحديث في نظام واحد، تستخدم Meta محوّلاً مخصصاً مبنياً على شريحة متخصصة (ASIC) تحمل اسم Vistara. تؤدي هذه الشريحة دور «المترجم» بين بروتوكولات الذاكرة من أجيال مختلفة، فتتيح للخادم الجديد الوصول إلى الوحدات القديمة واستخدامها كما لو كانت ذاكرته الأساسية.

• مصدر الذاكرة: وحدات DDR4 تُستخرج عند إخراج خوادم Meta القديمة من الخدمة
• التوافق: يؤمّنه محوّل مخصص مبني على ASIC Vistara
• الهدف: التعويض جزئياً عن النقص في DRAM الخاصة بالخوادم دون شراء وحدات جديدة

لماذا تشحّ الذاكرة في السوق؟

يرتبط النقص العالمي في ذاكرة الوصول العشوائي عام 2026 في جانب كبير منه بطفرة الذكاء الاصطناعي. فمصنّعو شرائح الذاكرة، وهم Samsung وSK Hynix وMicron، يحوّلون طاقاتهم الإنتاجية نحو HBM، وهي الذاكرة عالية السرعة التي تُركَّب بجوار مسرّعات الذكاء الاصطناعي مثل Nvidia H100 وBlackwell. وتُباع هذه الذاكرة بسعر أعلى ويزداد عليها الطلب مقارنة بذاكرة DDR التقليدية المخصصة للخوادم العادية والحواسيب الشخصية. والنتيجة أن الكمية المنتجة فعلياً من DRAM العادية أقل، وأن أسعارها ترتفع على الجميع، من مشغّلي الحوسبة السحابية الضخمة (hyperscalers) أصحاب مراكز البيانات إلى مجمّعي الحواسيب الاستهلاكية ومصنّعي الهواتف الذكية.

وبالنسبة إلى شركات مثل Meta، التي تبني في الوقت نفسه مراكز بيانات ضخمة للذكاء الاصطناعي وتواصل تحديث بنيتها التحتية التقليدية من الخوادم لشبكاتها الاجتماعية وأنظمة التوصية، يخلق ذلك ضغطاً مزدوجاً: فمجموعات الذكاء الاصطناعي الجديدة تحتاج إلى HBM، والخوادم العادية تحتاج إلى DDR4 أو DDR5، وهما أقل توافراً في السوق المفتوحة. وتُعد إعادة استخدام الذاكرة من المعدات المُخرجة من الخدمة طريقة هندسية عملية لتجاوز هذا النقص ولو جزئياً، دون انتظار شحنات جديدة من المصنّعين ودون دفع أسعار مرتفعة في ظل صعود الأسعار.

وشريحة ASIC (دارة متكاملة مخصصة لتطبيق محدد، application-specific integrated circuit) هي شريحة مصممة لأداء مهمة واحدة بعينها، على عكس المعالجات العامة. ويحقق هذا النهج المتخصص عادةً مكاسب في كفاءة الطاقة والتكلفة مقارنة باستخدام وحدات تحكم أعلى سعراً وأكثر عمومية، وهو أمر بالغ الأهمية عند توسيع الحل ليشمل آلاف الخوادم داخل مراكز بيانات شركة حوسبة سحابية ضخمة.

ولهذا النهج أثر جانبي إيجابي أيضاً: فإعادة استخدام وحدات الذاكرة التي ما زالت سليمة بدلاً من التخلص منها فوراً تقلل حجم النفايات الإلكترونية الصادرة عن مراكز البيانات، وهو موضوع تتناوله شركات التقنية الكبرى بتكرار متزايد في تقارير الاستدامة. وإذا أثبت الحل نجاحه، فقد تتبنى شركات حوسبة سحابية ضخمة أخرى ممارسات مشابهة لإعادة استخدام المكونات، إذا واجهت النقص نفسه في DRAM في ظل طفرة الذكاء الاصطناعي.

ماذا يعني ذلك

يدفع النقص في الذاكرة الذي أشعلته البنية التحتية للذكاء الاصطناعي حتى أكبر شركات الإنترنت إلى البحث عن حلول هندسية غير تقليدية، مثل إعادة استخدام العتاد القديم. وهذا أثر جانبي غير مباشر لكنه ملحوظ للسباق العالمي على القدرات الحاسوبية للذكاء الاصطناعي.