No meio do crescimento crise de memóriaA AMD parece ter encontrado um plano pouco convencional para reduzir a dependência de DRAM. no dia 15 de junho às a empresa adquiriu a MEXTUma startup com sede na Califórnia está desenvolvendo um sistema de níveis de memória baseado em IA capaz de fazer o flash NAND funcionar como DRAM.
É uma abordagem inteligente para um dos gargalos mais urgentes da indústria, mas por mais intrigante que o conceito possa parecer para os PCs comuns, as ambições da AMD para a tecnologia parecem estar enraizadas no data center, onde os custos de memória e as crescentes cargas de trabalho de IA tornaram a questão da energia sua.
Vale a pena dar uma olhada na resposta da AMD à crise de memória
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Com os mercados globais no meio de uma crise de memória, a solução óbvia para a escassez de memória é mais DRAM. O problema é que a DRAM está ficando cada vez mais cara. Espera-se que apenas a memória demore aprox. 30% das despesas do data center do hiperescalador este ano, o que representa um aumento de quatro vezes desde 2023. A estes preços, simplesmente gastar mais memória em cargas de trabalho crescentes de IA está a tornar-se uma proposta cada vez mais difícil para os fornecedores de nuvem que tentam controlar os custos de infraestrutura. Isso é solicitar lado da questão.
O lado da oferta, por outro lado, apresenta um conjunto de desafios totalmente diferente. O mercado DRAM é dominado por alguns fabricantes, com Samsung, SK Hynix e Micron respondendo juntas pela maior parte da produção global. É claro que apenas a “expansão da produção” poderia ajudar, mas isso requer milhares de milhões de dólares em investimento e décadas de tempo de espera, tornando a oferta menos flexível do que o actual apetite industrial pela memória.
Como o flash NAND é relativamente mais barato e mais abundante, parece uma resposta natural, mas há um problema: a velocidade. O armazenamento flash é muito lento para substituir diretamente a memória principal sem prejudicar o desempenho. Este é exatamente o problema que o mecanismo de memória preditiva do MEXT tenta resolver. Em vez de depender de DRAM adicional, os sistemas que executam a tecnologia proprietária da MEXT analisarão os padrões de acesso à memória e preverão quais dados contidos no flash NAND serão necessários em seguida. Essas páginas são então movidas para DRAM antes que o aplicativo ou sistema operacional as solicite. Simplesmente usando um algoritmo que prevê dinamicamente padrões futuros de acesso à memória, o mecanismo antecipa a demanda antes que a latência se torne um problema.
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Uma das razões pelas quais a abordagem preditiva do MEXT faz sentido para o seu caso de uso de data center é, infelizmente, a mesma razão pela qual é improvável que seja traduzida de forma clara para um PC de consumo padrão. Tarefas como inferência de IA, análise e virtualização tendem a seguir um ciclo de padrões de acesso à memória estruturados e repetitivos, de modo que o mecanismo é capaz de explorar esse comportamento por meio de análise preditiva. Isso significa que os mesmos conjuntos de dados são acessados na mesma ordem e em taxas amplamente previsíveis, e essa regularidade permite que o mecanismo seja treinado. Se tiver dados históricos suficientes, ele poderá prever quais páginas serão necessárias em seguida e movê-las do flash para o DRAM antes de serem solicitadas. Tomando um preditivo em vez de um reativo abordagem, o sistema é capaz de ocultar grande parte da latência associada à memória flash e manter a ilusão de um conjunto de memória significativamente maior.
Por outro lado, as cargas de trabalho dos consumidores são muito menos previsíveis. Jogos, navegação na web, execução de um conjunto de software criativo e multitarefa diária geram solicitações variadas e frequentemente sujeitas a maior latência. Os desktops de consumo viram algo semelhante na plataforma Windows usando um arquivo de paginação que usa solicite um pager para descarregar páginas de memória para armazenamento quando a RAM estiver esgotada.
As soluções de software para a escassez de hardware continuam
A indústria continua pedindo aos algoritmos que façam o que o silício não consegue
A aquisição da MEXT pela AMD é o modelo mais recente que definiu o ciclo de hardware nesta década. A indústria está constantemente em busca de soluções de software e algoritmos para problemas que o silício não consegue mais resolver economicamente. Outro exemplo que vem à mente é a Compressão de Textura Neural da Nvidia, que foi demonstrada no GTC 2026, que foi a resposta do Team Green para GPUs de baixa configuração de VRAM. DLSS, FSR e geração de frames também seguiram a mesma lógica nos últimos três anos. Em vez de fornecer chips mais rápidos, os titãs da indústria criaram algoritmos que permitem que os chips existentes pareçam mais rápidos e memórias caras para ir mais longe. A MEXT parece estar seguindo a mesma filosofia no data center, usando pré-carregamento orientado por IA para tornar o flash NAND mais barato, aproximadamente equivalente ao desempenho da DRAM.
No entanto, a questão é: se a classificação por níveis de memória finalmente conseguir reduzir de forma sustentável a demanda corporativa de DRAM, a pressão mudará para o flash NAND? Afinal, felizmente, os preços de NAND e SSD permaneceram relativamente estáveis durante a crise de DRAM, mas a contínua demanda por escala em nível empresarial pode introduzir uma nova variável que vale a pena observar.
O que vem depois do MEXT?
Esta é uma década que pode ser lembrada como o ano em que a indústria descobriu que software e truques algorítmicos muitas vezes podem levar o hardware além do esperado. No entanto, vale a pena perguntar se a indústria criará a próxima escassez de componentes no processo e se a resolução de um gargalo simplesmente criará outro. Cada componente baseado em silício tem sua vez no ciclo de escassez de hardware e vale a pena assistir para ver o que acontece a seguir.
