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江波龍SOCAMM點亮AI時代核心引擎

 2025-07-30 11:16  來源: 互聯(lián)網   我來投稿 撤稿糾錯

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據悉,知名半導體存儲品牌企業(yè)江波龍已與頭部客戶聯(lián)合開展SOCAMM開發(fā)工作,相關產品已成功點亮。從客戶點亮的時間節(jié)點回溯,充分表明江波龍在下一代服務器內存技術領域的技術儲備與市場布局早已悄然展開。這款名為SOCAMM的創(chuàng)新產品,正以其性能躍遷、靈活部署、能效革新三大突破,重新定義AI時代的服務器內存架構,并成為支撐NVIDIA Grace Blackwell等頂級平臺的關鍵力量。

性能躍升,突破AI算力瓶頸

SOCAMM的核心突破在于其顛覆性的性能表現(xiàn):

帶寬飛躍:采用先進LPDDR5X技術,提供128位I/O位寬,同等容量下帶寬高達傳統(tǒng)DDR5 RDIMM的2.5倍以上,徹底打通了AI訓練與推理中的數據傳輸瓶頸。

延遲銳減:通過創(chuàng)新性地集成存儲控制器與內存單元,顯著縮短數據路徑,延遲降低約20%,為實時性要求極高的數據處理場景提供關鍵支撐。

能效革新:得益于LPDDR5X的低電壓特性(1.1V),功耗僅為標準DDR5 RDIMM的三分之一,大幅降低數據中心能耗,為液冷系統(tǒng)的優(yōu)化設計開辟新空間。

創(chuàng)新設計,重塑內存新形態(tài)

SOCAMM的領先性深植于其底層技術創(chuàng)新:

模塊化緊湊設計:僅14×90mm的尺寸(標準RDIMM的三分之一)支持高密度部署。獨特的“長方形模塊+螺絲固定”設計,使其更靠近CPU布局,優(yōu)化散熱路徑,同時支持內存模塊的便捷更換與升級,顯著提升系統(tǒng)靈活性與可維護性。

4-N-4 HDI疊構突破:內存模塊PCB首創(chuàng)4-N-4 HDI疊構技術,孔密度提升超10倍。這一高難度設計突破,為SOCAMM的8×16bit多通道架構提供了堅實的物理基礎,結合近CPU布局,很好地解決了傳統(tǒng)RDIMM在帶寬、延遲和高溫上的痛點,確保信號完整性與極致性能釋放。

多場景賦能,驅動AI產業(yè)升級

SOCAMM的卓越特性使其在多個關鍵領域展現(xiàn)出巨大價值:

AI服務器: 作為CPU側高性價比擴展方案,SOCAMM通過Nvlink-C2C直連CPU,提供大容量(單模塊達128GB)、中等帶寬存儲空間,與HBM形成完美互補。其強化學習動態(tài)調度算法持續(xù)優(yōu)化訓練/推理性能,釋放更多AI潛能。

綠色數據中心:極致能效(功耗僅DDR5 RDIMM的1/3)與高帶寬特性,結合液冷技術,助力數據中心PUE(能效比)優(yōu)化,響應全球節(jié)能減排趨勢。

邊緣計算: 在智能駕駛、工業(yè)邊緣等場景,SOCAMM的小尺寸、大容量、超低功耗(降低超75%)及獨立支撐本地AI推理能力至關重要。其模塊化設計支持現(xiàn)場快速更換,大幅降低邊緣復雜環(huán)境的運維成本。

重塑市場格局,未來增長可期

隨著AI服務器能耗激增,SOCAMM的LPDDR5X基礎帶來的功耗優(yōu)勢(同容量僅1/3)、速率優(yōu)勢(性能提升33%)以及支持更高通道數的連接形態(tài),使其在高速率、高信號完整性要求的未來競爭中占據制高點。

關鍵指標

SOCAMM

DDR5 RDIMM

提升/優(yōu)勢

存儲介質/電壓

LPDDR5X / 1.05V

DDR5 / 1.1V

功耗基礎更低

容量

Up to 256GB

Up to 128GB

提升100%

性能(速率)

8533Mbps

6400Mbps

提升約33%

尺寸

90mm×14mm

133.35×31.25mm

減小約70%

部署密度

極高

受限

優(yōu)化空間利用

今年,產業(yè)巨頭們已聞風而動,美光正為英偉達GB200/NVL平臺量產SOCAMM;三星、SK海力士紛紛加入戰(zhàn)局;戴爾、聯(lián)想等ODM廠商已啟動基于SOCAMM的服務器生產。憑借僅為HBM 1/4的成本優(yōu)勢,SOCAMM在AI推理與邊緣計算領域的性價比定位異常清晰。據規(guī)劃,2025年僅美光產能即達80萬模塊,2026年三星/SK海力士將全面量產,第二代SOCAMM更將帶寬推至驚人的400GB/s。

從江波龍與客戶合作點亮SOCAMM產品的時間線可見,其在該領域的深耕布局已結出碩果。這款融合了極致性能、革命性能效與靈活部署優(yōu)勢的內存解決方案,正迅速成為驅動AI算力平臺的核心引擎。隨著全球產業(yè)鏈的加速響應、產能的快速爬坡以及第二代技術的持續(xù)演進,SOCAMM所代表的高效能、大帶寬內存新范式,不僅將滿足AI算力爆發(fā)式增長對內存架構的嚴苛要求,更將在未來3-5年撬動一個潛力巨大的增量市場。

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