Meta, yeni nesil AI sunucularında maliyeti düşürmek için dikkat çekici bir yönteme yöneldi. Şirket, yalnızca DDR5 bellek destekleyen yeni sistemlerde eski sunuculardan çıkan DDR4 modüllerini yeniden kullanıyor.
ISCA 2026’da paylaşılan teknik belgelere göre Meta’nın “MemServer” adını verdiği bu platform, AMD’nin EPYC Turin işlemcilerini temel alıyor. Söz konusu yapılandırmada 158 çekirdekli ve 316 izlekli bir işlemci kullanılıyor. Ama asıl dikkat çeken nokta, DDR5 tabanlı bir sunucu tasarımına DDR4 belleğin de dahil edilmesi.
Meta bunu doğrudan standart yöntemlerle yapmıyor. Şirketin geliştirdiği Vistara adlı özel bir ASIC, eski DDR4 bellekleri CXL üzerinden yeni sunuculara bağlamayı sağlıyor. Böylece kullanım ömrünü tamamlayan eski sistemlerden çıkarılan bellekler çöpe gitmeden yeni altyapıda değerlendirilebiliyor.
Paylaşılan bilgilere göre her MemServer’da toplam 1 TB bellek yer alıyor. Bunun 768 GB’ı DDR5-6400, 256 GB’ı ise DDR4-2400 bellektan oluşuyor. Meta’nın amacı sadece donanım masrafını kısmak değil; aynı zamanda veri merkezi yükseltmelerinde yaşanan bellek tedarik baskısını hafifletmek ve elektronik atığı azaltmak.
Bu yaklaşımın arkasında AI iş yüklerinin artan bellek ihtiyacı var. Özellikle çıkarım tarafında yüksek kapasite önemli hale gelirken, yeni DDR5 belleklerin maliyeti ve tedarik süreci büyük ölçekli şirketler için ciddi bir kalem oluşturuyor. Meta da elindeki eski DDR4 stoğunu yeniden değerlendirerek bu yükü azaltmaya çalışıyor.
Elbette DDR4 ile DDR5’i aynı yapıda kullanmanın bazı teknik karşılıkları da var. CXL üzerinden eklenen bellek, işlemciye doğrudan bağlı yerel belleğe göre daha yavaş çalışabiliyor ve gecikme artabiliyor. Meta bu yüzden donanım ile yazılımı birlikte optimize eden bir yapı kurduğunu söylüyor. Şirket, hangi iş yükünün genişletilmiş belleği verimli kullanabileceğini yazılım tarafında otomatik olarak belirliyor.
Meta’nın paylaştığı verilere göre bu tasarım özellikle bellek kapasitesinin öne çıktığı işlerde sunucu sayısını azaltmaya da yardımcı olabiliyor. Kısacası şirket, pahalı yeni donanım almak yerine elindeki eski bileşenleri modern AI altyapısına uyarlayarak daha hesaplı bir yol izliyor.
Kaynak: www.techspot.com