CNews AI→ оригинал

Meta начала строить серверы из старой памяти DDR4 на фоне дефицита DRAM

Meta извлекает исправные модули DDR4 из списываемых серверов и подключает их к новым машинам через кастомный адаптер на ASIC Vistara. Так компания частично решает проблему мирового дефицита серверной DRAM, вызванного бумом производства ИИ-памяти HBM для ускорителей вроде Nvidia.

AI-обработка оригинала CNews AI; редакция Hamidun News
Meta начала строить серверы из старой памяти DDR4 на фоне дефицита DRAM
Источник: CNews AI. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью

Meta (соцсети компании признаны экстремистскими и запрещены в России) начала собирать новые серверы из бывших в употреблении модулей оперативной памяти DDR4, извлечённых при списании старых машин — так компания частично решает проблему дефицита серверной DRAM, пишет CNews.

Как работает переиспользование памяти

Технически задача не тривиальна: старые модули DDR4 физически и электрически не совместимы напрямую с новыми серверными платформами, рассчитанными на современные типы памяти вроде DDR5. Чтобы связать устаревшее и передовое «железо» в одной системе, Meta использует кастомный адаптер, построенный на базе специализированной микросхемы (ASIC) под названием Vistara — она берёт на себя роль «переводчика» между протоколами памяти разных поколений, позволяя новому серверу опрашивать и использовать старые модули так, будто это его штатная оперативная память.

  • Источник памяти — модули DDR4, извлекаемые при списании старых серверов Meta
  • Совместимость обеспечивает кастомный адаптер на базе ASIC Vistara
  • Цель — частично компенсировать дефицит серверной DRAM без покупки новых модулей

Почему на рынке не хватает памяти

Мировой дефицит оперативной памяти в 2026 году во многом связан с бумом искусственного интеллекта. Производители чипов памяти — Samsung, SK Hynix, Micron — перенаправляют производственные мощности на HBM (высокоскоростную память, устанавливаемую рядом с ИИ-ускорителями вроде Nvidia H100 и Blackwell), которая продаётся дороже и востребованнее классической DDR-памяти для обычных серверов и персональных компьютеров. В результате обычной DRAM физически производится меньше, а цены на неё растут для всех — от гиперскейлеров с дата-центрами до сборщиков потребительских компьютеров и производителей смартфонов.

Для компаний вроде Meta, которые одновременно строят гигантские ИИ-дата-центры и продолжают обновлять обычную серверную инфраструктуру для соцсетей и рекомендательных систем, это создаёт двойное давление: новые ИИ-кластеры требуют HBM, а обычные серверы — DDR4 или DDR5, которых становится физически меньше на открытом рынке. Повторное использование памяти из списываемого оборудования — практичный инженерный способ обойти этот дефицит хотя бы частично, не дожидаясь новых поставок от производителей и не переплачивая за них на фоне роста цен.

ASIC (application-specific integrated circuit) — это микросхема, спроектированная под одну конкретную задачу, в отличие от универсальных процессоров. Такой узкоспециализированный подход обычно даёт выигрыш в энергоэффективности и стоимости по сравнению с использованием более дорогих и универсальных контроллеров, что особенно важно при масштабировании решения на тысячи серверов внутри дата-центров гиперскейлера.

У такого подхода есть и побочный положительный эффект: повторное использование ещё исправных модулей памяти вместо их немедленной утилизации снижает объём электронных отходов дата-центров — тему, которую крупные технологические компании всё чаще поднимают в отчётах об устойчивом развитии. Если решение окажется удачным, схожие практики переиспользования комплектующих могут перенять и другие гиперскейлеры, столкнувшиеся с тем же дефицитом DRAM на фоне ИИ-бума.

Что это значит

Дефицит памяти, спровоцированный ИИ-инфраструктурой, заставляет даже крупнейшие интернет-компании искать нестандартные инженерные решения вроде переиспользования старого «железа» — это косвенный, но заметный побочный эффект глобальной гонки за вычислительные мощности для искусственного интеллекта.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 50+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.

Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?

«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.

Что вы думаете?
Загружаем комментарии…