JEDEC hat einige neue Funktionen für den kommenden LPDDR6-Speicherstandard angekündigt, die sich besser für KI-Rechenzentren und HPC-Konfigurationen mit Hochleistungs-KI-Beschleunigern eignen, die aufgrund des KI-Fiebers sehr gefragt sind. Es werden auch Verbesserungen vorgenommen, um sicherzustellen, dass die neuen KI-Beschleuniger die Leistung und Speicherkapazität erhöhen können. Außerdem wird die Möglichkeit eingeführt, bestimmte Rechenaufgaben im Speicher auszuführen, wodurch die Ausführung einzelner Prozesse noch effizienter wird.
Eine wichtige Neuerung ist die Einführung einer engeren Schnittstelle pro Chip, die dazu führt, dass zusätzlich zu den x16- und x24-Modi ein x12-Modus und ein zusätzlicher x6-Sub-Channel-Modus zur Verfügung stehen, wodurch mehr Speichersteckplätze innerhalb eines Chips belegt werden können, was eine höhere Speicherkapazität, d. h. mehr Speicher pro Kanal, ermöglicht, was für die steigenden Speicheranforderungen von KI-Beschleunigern entscheidend ist. Gleichzeitig wird die Metadatenverwaltung flexibler, so dass die Betreiber von Rechenzentren ein Gleichgewicht zwischen der dem Benutzer zur Verfügung stehenden Speicherkapazität und der Notwendigkeit der Verwaltung von Metadaten herstellen können, wobei natürlich auch die Anforderungen an die Zuverlässigkeit berücksichtigt werden.
Eine sehr wichtige Entwicklung ist die Erhöhung der Speicherdichte: LPDDR6 ist jetzt mit bis zu 512 GB verfügbar und übertrifft damit die Maximalwerte von LPDDR5 und LPDDR5x, was dazu beitragen wird, den Speicherbedarf von KI-Rechenzentren zu decken, sei es für Deduplizierungs- oder Trainingsaufgaben. Bei LPDDR6 wird auch ECC-Unterstützung Teil des Angebots sein, ein besonders wichtiger Aspekt im Segment der Geschäftskonfigurationen.
JEDEC hob auch hervor, dass die Entwicklung der nächsten Generation von SOCAMM2-Speichermodulen bereits im Gange ist, um das Potenzial des LPDDR6-Speicherstandards zu nutzen, der eine deutliche und signifikante Verbesserung gegenüber der Leistung und Funktionalität von LPDDR5x-basierten Modulen darstellt.
Die Standardisierung der In-Memory-Verarbeitung ist ebenfalls im Gange und basiert auf der Processing-in-Memory-Technologie, die nicht nur Leistungssteigerungen mit sich bringt, sondern auch die Anforderungen an die Energieeffizienz erfüllt. PIM reduziert den Datenverkehr zwischen dem Speicher und den Komponenten, die die Rechenaufgaben ausführen, was zu einer höheren Leistung in deduktiven KI-Workflows führen und auch die Energieeffizienz des Systems erheblich steigern kann.
