Teknologi tingkat memori baru AMD akan segera mengubah penyimpanan menjadi RAM, tetapi PC Anda tidak akan melihatnya
Di tengah meningkatnya krisis memori, AMD tampaknya telah menemukan rencana yang tidak konvensional untuk mengurangi ketergantungan pada DRAM. Pada tanggal 15 Juni, perusahaan tersebut mengakuisisi MEXT, sebuah perusahaan rintisan yang berbasis di California yang mengembangkan sistem tiering memori berbasis AI yang mampu membuat penyimpanan flash NAND berperilaku seperti DRAM. Ini adalah pendekatan cerdas terhadap salah satu hambatan yang paling mendesak dalam industri, namun meskipun konsep ini terdengar menarik untuk PC sehari-hari, ambisi AMD terhadap teknologi ini tampaknya berakar pada pusat data, di mana biaya memori dan beban kerja AI yang semakin menuntut telah menjadikan kapasitas sebagai sebuah masalah tersendiri. Jawaban AMD terhadap krisis memori patut untuk dicermati kembali. Bagaimana cara membuat penyimpanan flash berperilaku seperti memori? Kredit: AMD Inc. Ketika pasar global berada di tengah krisis memori, solusi yang jelas untuk kekurangan memori adalah, lebih banyak DRAM. Masalahnya adalah DRAM menjadi semakin mahal. Memori saja diperkirakan menghabiskan sekitar 30% pengeluaran pusat data hyperscaler pada tahun ini, yang berarti peningkatan empat kali lipat sejak tahun 2023. Dengan harga tersebut, membuang lebih banyak memori untuk meningkatkan beban kerja AI menjadi sebuah proposisi yang semakin sulit bagi penyedia cloud dalam upaya menjaga biaya infrastruktur tetap terkendali. Itulah sisi permintaan dari masalahnya. Di sisi lain, sisi pasokan mempunyai tantangan yang sangat berbeda. Pasar DRAM hanya didominasi oleh segelintir produsen, dengan Samsung, SK Hynix, dan Micron secara kolektif menguasai sebagian besar produksi global. Tentu saja, “memperluas produksi” saja bisa membantu, namun hal ini membutuhkan investasi miliaran dolar dan waktu tunggu selama beberapa dekade, sehingga jumlah pasokan yang besarnya kurang fleksibel dibandingkan selera industri saat ini terhadap memori. Karena flash NAND relatif lebih murah dan lebih banyak jumlahnya, sepertinya ini adalah jawaban yang wajar, namun ada batasannya, dan itu berkaitan dengan kecepatan. Penyimpanan flash terlalu lambat untuk menggantikan memori utama secara langsung tanpa menimbulkan penalti kinerja yang berat. Masalah inilah yang ingin dipecahkan oleh Mesin Memori Prediktif MEXT. Daripada mengandalkan DRAM tambahan, sistem yang menjalankan teknologi milik MEXT akan menganalisis pola akses memori dan memprediksi data mana yang ada di flash NAND yang akan dibutuhkan selanjutnya. Halaman-halaman tersebut kemudian dipindahkan ke DRAM sebelum aplikasi atau OS memintanya. Cukup dengan menggunakan algoritma yang secara dinamis memprediksi pola akses memori di masa depan, mesin mengantisipasi permintaan sebelum latensi menjadi masalah. CAMM2 terkait menggantikan stik RAM seperti yang kita kenal, dan laptop Anda berikutnya akan membuktikannya CAMM2 hadir di laptop dua tahun lalu, namun adopsi desktop masih empat tahun lagi. Ini dibuat untuk pusat data, bukan desktop Anda. Harga RAM Anda akan terus meroket. Salah satu alasan mengapa pendekatan prediktif MEXT masuk akal dalam kasus penggunaan pusat datanya, sayangnya, adalah alasan yang sama mengapa pendekatan ini sangat tidak mungkin diterapkan dengan baik ke PC konsumen standar. Tugas-tugas seperti inferensi AI, analitik, dan virtualisasi cenderung mengikuti lingkaran pola akses memori yang terstruktur dan berulang, yang merupakan alasan mengapa mesin mampu memanfaatkan perilaku ini melalui analitik prediktif. Artinya, kumpulan data yang sama diakses dalam urutan yang sama dan pada tingkat yang dapat diprediksi secara luas, dan keteraturan tersebut membuat mesin dapat dilatih. Ketika data historisnya cukup, ia dapat mengantisipasi halaman mana yang akan dibutuhkan selanjutnya dan memindahkannya dari flash ke DRAM sebelum diminta. Dengan mengambil pendekatan prediktif dan bukan reaktif, sistem ini mampu menyembunyikan sebagian besar latensi yang terkait dengan penyimpanan flash dan mempertahankan ilusi kumpulan memori yang jauh lebih besar. Sebaliknya, beban kerja konsumen jauh lebih sulit diprediksi. Bermain game, menjelajah web, menjalankan serangkaian perangkat lunak kreatif, dan multitasking sehari-hari menghasilkan permintaan yang bervariasi dan sering kali rentan terhadap lonjakan latensi. Desktop konsumen telah melihat hal serupa pada platform Windows melalui pagefile, yang menggunakan paging permintaan untuk memindahkan halaman memori ke penyimpanan ketika RAM habis. Solusi perangkat lunak untuk kekurangan perangkat keras terus berlanjut Industri terus meminta algoritma untuk melakukan apa yang silikon tidak bisa. Akuisisi AMD terhadap MEXT adalah entri terbaru dalam pola yang telah menentukan siklus perangkat keras dalam dekade ini. Industri ini terus mencari solusi perangkat lunak dan algoritmik untuk masalah-masalah yang tidak dapat lagi diselesaikan secara ekonomis oleh silikon. Contoh lain yang terlintas dalam pikiran adalah Kompresi Tekstur Neural Nvidia yang didemonstrasikan di GTC 2026, yang merupakan jawaban Tim Green terhadap GPU dengan konfigurasi VRAM rendah. DLSS, FSR, dan pembuatan frame juga mengikuti logika yang sama dalam tiga tahun terakhir sejauh ini. Daripada mengirimkan chip yang lebih cepat, para raksasa industri ini telah membangun algoritma yang membuat chip yang ada tampil lebih cepat dan memori yang mahal bisa melangkah lebih jauh. MEXT tampaknya beroperasi dengan filosofi yang sama di pusat data, menggunakan prefetching berbasis AI untuk membuat flash NAND yang lebih murah mendekati perilaku DRAM. Namun, ada yang bertanya-tanya, jika tingkat memori pada akhirnya berhasil menurunkan permintaan DRAM perusahaan secara berkelanjutan, apakah selanjutnya tekanan akan beralih ke flash NAND? Untungnya, harga NAND dan SSD masih relatif stabil selama krisis DRAM, namun tingkat permintaan perusahaan yang berkelanjutan dalam skala besar dapat memperkenalkan variabel baru yang patut diperhatikan. Setelah MEXT, selanjutnya apa? Ini akan menjadi dekade yang mungkin diingat sebagai dekade di mana industri menemukan bahwa perangkat lunak dan trik algoritmik seringkali dapat memperluas perangkat keras lebih jauh dari perkiraan siapa pun. Namun pertanyaan yang patut diajukan adalah apakah industri ini akan menciptakan kekurangan komponen berikutnya dalam prosesnya, dan apakah menyelesaikan satu hambatan hanya akan menciptakan hambatan lain. Dalam siklus kekurangan perangkat keras, setiap komponen berbasis silikon mempunyai gilirannya masing-masing, dan ada baiknya kita memperhatikan apa yang akan terjadi selanjutnya.
Diterbitkan : 2026-06-22 23:00:00
sumber : www.xda-developers.com
