JEDEC анонсировала дорожную карту LPDDR6: один модуль достигнет 512 ГБ, превосходя DDR5

JEDEC (Объединенный инженерный совет по твердотельным технологиям) официально опубликовал дорожную карту следующего поколения низкопотребляющей памяти LPDDR6. Самое примечательное: емкость одного чипа LPDDR6 может достичь 512 ГБ.

Этот показатель емкости напрямую значительно превосходит современные серверные модули DDR5. В настоящее время емкость одного модуля серверной DDR5 обычно составляет от 64 ГБ до 128 ГБ, а разница в емкости одного кристалла (die) еще более существенна.

Ключ к столь впечатляющему скачку емкости LPDDR6 кроется в том, что JEDEC добавил более узкий режим подканалов x6, позволяющий разместить больше кристаллов памяти в одном корпусе.

В сочетании с более совершенными техпроцессами, которые увеличивают плотность одного кристалла, один чип сможет вместить емкость, которая ранее была доступна только на целой планке памяти.

Это означает, что будущие AI-серверы смогут легко создавать пулы памяти объемом в терабайты, значительно сокращая болезненный процесс «перемещения» данных между памятью и твердотельными накопителями, что, в свою очередь, удвоит эффективность выполнения вывода моделей.

Помимо емкости, традиционные преимущества LPDDR6 становятся еще более заметными. Базовая скорость работы одного чипа LPDDR6 емкостью 16 Гбит уже превышает 10,7 Гбит/с, что на 33% быстрее предыдущего поколения, при одновременном снижении энергопотребления ядра более чем на 20%.

Параллельно ведется разработка компактного модульного стандарта SOCAMM2 на базе LPDDR6, который призван заменить традиционные громоздкие и толстые планки DDR5, обеспечивая AI-серверам более интегрированную и энергоэффективную основу памяти.

Для обычных геймеров и творческих пользователей прогресс LPDDR6 не будет мгновенным, но в ближайшие три года высокопроизводительные игровые ноутбуки, планшеты или AI-ПК смогут получить сверхбольшие объемы памяти.

Что еще более важно, при сохранении тонкости, легкости и времени автономной работы, запуск больших языковых моделей с десятками миллиардов параметров и даже крупномасштабный симуляционный рендеринг на самом устройстве станут обычным делом.