Samsung وSK Hynix تدفعان فئة جديدة من الذاكرة إلى الاستخدام التجاري، على أمل أن يكون استدلال AI قد تجاوز ذاكرة النطاق الترددي العالي باهظة الكلفة المكدسة إلى جانب GPUs. وتضيف التكنولوجيا، Compute Express Link (CXL)، طبقة بين DRAM التقليدية وتخزين SSD الأبطأ — بما يتيح لأنظمة AI ذاكرةً أكبر بكثير يمكن عنونتها من دون الاعتماد حصراً على HBM النادرة والمكلفة.
ما الذي يغيّره CXL
تحتاج النماذج الكبيرة إلى إبقاء مجموعات المعاملات والسياق الهائلة قريبة من المعالج. HBM سريعة لكنها محدودة من حيث السعة والإمدادات؛ أما DRAM الخاصة بالنظام فأرخص لكنها مقيدة بكمية ما يمكن لخادم أن يستوعبه فعلياً. يتيح CXL تجميع الذاكرة ومشاركتها عبر الأجهزة من خلال وصلة عالية السرعة، ما يوسع الذاكرة الفعّالة التي يمكن أن تصل إليها GPU — وهو أمر بالغ الصلة بخدمة النماذج الكبيرة على نطاق واسع.
العروض التجريبية
عرضت SK Hynix وحدة 256GB CMM-DDR5 من الجيل الثاني على CXL 3.2، وأفاد باحثوها بتحقيق مكاسب في الإنتاجية وصلت إلى 35.7% في أعباء عمل الاستدلال. واختبرت Samsung حوض ذاكرة 1TB CXL بلغ نحو 92% من أداء الاستدلال بمستوى DRAM عبر ثماني GPUs — وهو قريب بما يكفي من سرعة الذاكرة الكاملة ليكون قابلاً للاستخدام في الإنتاج مع إضافة سعة أكبر بكثير.
التوقيت والاعتمادات
تستهدف Samsung بدء الإنتاج لوحدة CMM-D الخاصة بها بنهاية عام 2026، رغم أن ذلك قد يتأخر إلى 2027 لأن تبني CXL يعتمد على منصتي خوادم المؤجلتين من Intel وAMD اللتين تدعمان المعيار. وقالت Yim So-jung، وهي محللة في Eugene Investment & Securities، إن CXL "ينطلق فعلاً اعتباراً من 2026"، مع وصول الخوادم القادرة على CXL إلى السوق الواسع بحلول 2028.
جبهة ثانية في حرب الذاكرة
بالنسبة إلى العملاقين الكوريين، يمثل CXL وسيلة لبيع مزيد من الذاكرة في أنظمة AI، إلى جانب HBM التي يهيمنان عليها بالفعل — ولمعالجة سقف السعة الذي لا تستطيع HBM وحدها رفعه. وهو يضع الذاكرة، وليس GPUs وحدها، كرافعة تحدد مدى كبر النماذج التي يمكن تشغيلها وتكلفتها.