- मेटा रिचापुरको महँगो मेमोरी recycled recycled DRAM
- CXL टेक्नोलोजीले खारेज गरिएको सर्भर मेमोरीलाई उपयोगी कम्प्युटिङ क्षमतामा परिणत गर्यो
- मेटाले मेसिन लर्निङ इन्फरेन्स वर्कलोडका लागि २५% कम सर्भरहरू रिपोर्ट गर्यो id=”elk-6e73c24b-1133-4598-9983-ac4130f7d51d”>मेमोरीको कमी, बढ्दो DRAM मूल्यहरू, र विस्तारित डेलिभरी कार्यक्रमहरूले हाइपरस्केलरहरूलाई विकल्पहरू तिर धकेलिएको छ जुन भर्खरै अव्यावहारिक देखिन्थ्यो, तर Meta ले पुरानो डीआरडीआर सर्भरहरू डिसेम्बर डिसेम्बरबाट डिसेम्बर सर्भरहरू पुन: प्रयोग गर्ने तरिकाको विकास गरेको छ। यो।
यो दृष्टिकोणले कम्पनीहरूलाई नयाँ DRAM खरिद नगरीकन सर्भर मेमोरी क्षमता विस्तार गर्न अनुमति दिन्छ, लागत अनुसन्धानकर्ताहरूले तथाकथित RAM करको रूपमा वर्णन गर्छन्। class=”hawk-root”/>
यो विस्तार कम्प्युट एक्सप्रेस लिंक टेक्नोलोजी (CXL) मार्फत सम्भव भएको हो, जसले पुरानो DDR4 मोड्युलहरूलाई नयाँसँग जोड्दछ DDR5 मेमोरी एउटै मेसिनमा पूलहरू।
पछिल्लो भिडियोहरूनयाँ मेमोरी किन्नुको सट्टा पुरानो मेमोरी पुन: प्रयोग गर्दै
मेटाले इलेक्ट्रोनिक फोहोर र पूर्वाधार उत्सर्जनलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउने क्रममा लगभग शून्य-लागत मेमोरी विस्तार प्रदान गर्ने दृष्टिकोणको रूपमा वर्णन गर्दछ।
रणनीति
> href=”https://www.techradar.com/pro/the-global-memory-shortage-the-hidden-bottleneck-behind-the-ai-boom” data-url=”https://www.techradar.com/pro/the-global-memory-shortage-the-hidden-bottleneck-behind-the-ai-boom” data-url=”bottleneck-behind-the-boom” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/pro/the-global-memory-shortage-the-hidden-bottleneck-behind-the-ai-boom”>मेमोरी आपूर्ति अवरोधहरूले सर्भर डिप्लोयिङ वातावरणमा प्रभाव पारिरहेको छ। data-component-name=”Recirculation:ArticleRiver” data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-2 pb-0 mb-4″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
Meta अनुसन्धानकर्ताहरूका अनुसार, विद्यमान CXL कार्यान्वयनहरूले सङ्घर्ष गर्यो किनभने विस्तारित मेमोरीले स्थानीय मेमोरीको तुलनामा लगभग दस गुणा कम ब्यान्डविथ प्रदान गर्यो।
कम्पनीले सर्भर भित्र प्रोसेसर सकेटहरूसँगै प्रत्यक्ष संलग्न मेमोरीको तुलनामा लगभग 60% उच्च विलम्बता स्तरहरू पनि रिपोर्ट गर्यो।
अर्को सीमिततामा व्यावसायिक CXL उत्पादनहरू DRAM मोड्युलहरूसँग बन्डल गर्ने नियन्त्रकहरू समावेश छन्, विद्यमान DDR4 आविष्कारहरूको व्यावहारिक पुन: प्रयोगलाई रोक्दै, आन्तरिक रूपमा प्रतिक्रियामा विकास गर्दै। विशेष गरी कम विलम्बता, पावर दक्षता र पुनर्नवीनीकरण मेमोरी उपयोगको वरिपरि ईन्जिनियर गरिएको।
साथको सफ्टवेयर स्ट्याकले स्वचालित रूपमा व्यक्तिगत वर्कलोडहरूको लागि उपयुक्त मेमोरी अनुपात निर्धारण गर्दछ विस्तार असक्षम गर्दा जहाँ ढिलाइ अस्वीकार्य परिचालन सम्झौता हुन्छ। data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-2 pb-0 mb-4″>
अब के पढ्ने
“हामी यी चुनौतीहरूलाई हार्डवेयर-सफ्टवेयर सह-डिजाइन मार्फत सम्बोधन गर्छौं। हार्डवेयर पक्षमा, हामी DRAM पुन: प्रयोग, पावर दक्षता, र कम विलम्बताको लागि अनुकूलित इन-हाउस CXL ASIC, Vistara डिजाइन गर्छौं,” मेटाले भन्यो।
“सफ्टवेयर पक्षमा, हामी एक अनुकूलित समाधान निर्माण गर्छौं (TPPT) उपयुक्त Placement मा आधारित समाधान। प्रत्येक वर्कलोडको लागि स्थानीय-देखि-विस्तारित मेमोरी अनुपात, र प्रति-वर्कलोड कन्फिगरेसन स्वचालित, कार्यभारहरूको लागि विस्तारित मेमोरी असक्षम पार्ने सहित जसले बढेको विलम्बता सहन सक्दैन।”
मेटाले वास्तुकलाले उत्पादन वातावरणमा डिप्लोइमेन्टको औचित्य प्रमाणित गर्न पर्याप्त व्यावहारिक मूल्य देखाएको दाबी गर्दछ। id=”elk-26a32ecf-d177-4f5c-8d4a-1663bc3d22a2″/>
Meta ले रिपोर्ट गरेको छ कि सर्भिस वर्कलोड उच्च पहुँच प्राप्त गर्ने मेसिनमा सर्भिसिङ सर्भिसिङ रिडक्टको रूपमा भिन्नता 25% कार्यान्वयन मार्फत।
वितरित क्यास प्रणालीहरूले कथित रूपमा लगभग 29% को औसत विलम्बता कटौती रेकर्ड गरेको छ, आंशिक रूपमा ढिलो पुनर्नवीनीकरण मेमोरी स्रोतहरूमा निर्भर रहँदा। विश्वव्यापी रूपमा ठूला एक्सेलेरेटर कपडाहरू विकास गर्ने अर्धचालक फर्महरूबाट चासो लिँदै।
बृहत्तर पारिस्थितिक प्रणालीमा Nvidia को व्यापक रूपमा अपनाइने यी NVLink प्रणाली, Ulp> Linkator हो। UAL, AMD, AWS, AMD” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/tag/google”>Google, Microsoft र Meta विभिन्न हार्डवेयर विक्रेताहरूमा एक्सेलेरेटरहरू जडान गर्न।
मेटाको भित्र, मेसिनको आफ्नै डिस्ट्रिब्युट परीक्षण प्रणाली र डिस्ट्रिब्युटिङ मेशिनले सिके। पूर्वाधार दुई कार्यभारहरू थिए जुन अनुसन्धानकर्ताहरूले प्रत्यक्ष रूपमा जाँच गरेका थिए।
दुबैले पुन: प्रयोग गरिएको मेमोरी दृष्टिकोणबाट मापनयोग्य सुधारहरू रेकर्ड गरे, कम सर्भरहरू र क्यासहरू कम औसत विलम्बता अनुभव गर्ने इन्फरेन्स प्रणालीहरू सहित। data-analytics-id=”inline-link” href=”https://www.blocksandfiles.com/architecture/2026/06/26/panmnesia-boosts-cxl-scale-with-fabric-switching-meta-repurposes-old-dram-with-cxl/526315″ target=”_blank” data-url=”https://www.blocksandfiles.com/architecture/2026/06/26/panmnesia-boosts-cxl-scale-with-fabric-switching-meta-repurposes-old-dram-with-cxl/5263151″ referrerferpolicyrdown=”de-engradown” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link”>Blocksandfiles
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय। फलो बटनमा क्लिक गर्न निश्चित हुनुहोस्!
र पक्कै पनि तपाईं TikTok मा TechRadar फलो गर्नुहोस् समाचार, समीक्षा, भिडियो फारममा अनबक्सिङका लागि र हामीबाट नियमित अपडेटहरू प्राप्त गर्नुहोस् WhatsApp पनि।
