高速數據中心蓬勃發(fā)展，DRAM內存接口功不可沒(méi)

高性能人工智能（AI）數據中心正在以前所未有的方式重塑半導體設計版圖和投資方向。早在2022年，AI基礎設施方面的支出規模就已接近150億美元。而今年這一數字可能輕松突破600億美元大關(guān)。沒(méi)錯，“吸金”，各種資金正從各種投資計劃中向數據中心涌入。

顯然，我們正處在一個(gè)人工智能資本支出空前高漲的時(shí)代——盡管DeepSeek等新入局者的潛在影響尚難以被準確估量。但不可否認的是，就在英偉達（Nvidia）、AMD等公司的高性能計算（HPC）處理器成為行業(yè)焦點(diǎn)的同時(shí)，用于存儲訓練和推理模型的高帶寬內存同樣迎來(lái)了屬于自己的時(shí)代。據推測，2024年DRAM營(yíng)收預計將創(chuàng )下近1160億美元的新高。

隨著(zhù)數據中心服務(wù)器的不斷升級，CPU內核數量持續增加，這就需要更大的內存容量來(lái)為每個(gè)處理器內核提供更高帶寬的數據支持。然而，物理定律的限制突顯，CPU信號的傳輸速度和距離也均存在上限。在這種背景下，寄存器時(shí)鐘驅動(dòng)器（RCD）和數據緩沖器等內存接口設備發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過(guò)重新驅動(dòng)時(shí)鐘、命令、地址和數據信號，并顯著(zhù)改善信號完整性，這些接口使整個(gè)內存子系統在速度和容量上得以實(shí)現擴展。

如今，瑞薩的第5代RCD使帶寄存器的DIMM（RDIMM）能夠以每秒8千兆傳輸（GT/s）的速度運行。大多數數據中心服務(wù)器都使用 RDIMM，盡管某些 HPC 系統甚至需要更高的內存子系統性能。

內存接口進(jìn)一步提升DRAM和處理器性能

在過(guò)去三十年中，對于數據中心服務(wù)器系統至關(guān)重要的DRAM架構實(shí)際上并未發(fā)生根本性的變化。其密度、速度和能效的提升主要歸功于深亞微米半導體技術(shù)的發(fā)展，而新的2.5D和3D堆疊DRAM封裝技術(shù)能實(shí)現更高容量的DIMM模塊。

如上文所述，從同步DRAM起步，歷經(jīng)多代雙倍數據率（DDR）DRAM，內存接口技術(shù)的進(jìn)步在幫助接口追趕處理器速度方面發(fā)揮了超乎尋常的作用。

多路DIMM（MRDIMM）是一種專(zhuān)為AI和HPC數據中心應用而設計的創(chuàng )新技術(shù)。該技術(shù)的誕生，由瑞薩、英特爾和內存供應商共同攜手推動(dòng)。與相應服務(wù)器系統中的RDIMM相比，MRDIMM可助力內存子系統實(shí)現更高的帶寬擴展。具體而言，MRDIMM通過(guò)使兩列內存能夠同時(shí)獲取數據，將主機接口的數據傳輸速度提高了一倍，進(jìn)而使內存帶寬提高了6%至33%。

瑞薩DRAM接口助力縮小處理器與內存的性能差距

2025年末，瑞薩推出了首款針對第二代DDR5 MRDIMM的完整內存接口芯片組解決方案。其運行速度高達12.8 GT/s，相比標準DIMM的最高8.0 GT/s，是一個(gè)巨大的飛躍。

我們是如何做到的？這得益于一系列高度協(xié)調的組件技術(shù)。自瑞薩收購Integrated Device Technology（IDT）以來(lái)，公司就一直致力于解決一個(gè)困擾內存性能的核心問(wèn)題：信號完整性。

隨著(zhù)DRAM與CPU之間的速度差距日益拉大，DRAM的物理負載問(wèn)題逐漸成為系統架構師亟需攻克的難題。瑞薩憑借自身在模擬和混合信號設計領(lǐng)域的優(yōu)勢，敏銳捕捉到了應對這一挑戰的契機，并率先推出一款用于截取并重新驅動(dòng)DRAM與處理器間時(shí)鐘信號及命令地址的RCD。在此基礎上，我們開(kāi)發(fā)了一系列全緩存DIMM，將系統內存接口上的所有信號（包括時(shí)鐘、命令地址和數據）進(jìn)行封裝整合。

如今，我們的最新DDR5內存接口不僅包括第二代RCD和MRDIMM的數據緩存，還集成了電源管理IC（PMIC），這些技術(shù)使瑞薩成為唯一一家能夠為下一代RDIMM和MRDIMM提供完整芯片組解決方案的公司。此外，瑞薩通過(guò)“DIMM電壓調節”概念的推廣，為提升系統能效做出了重要貢獻。如今，電壓調節電路可直接集成在DIMM上，而非主板上，從而實(shí)現了更高效、分布式的電源模型。這一目標通過(guò)PMIC實(shí)現，它可在本地生成并調節DIMM各組件所需的全部電壓。

利用面向未來(lái)的電子設計生態(tài)系統

瑞薩與領(lǐng)先的CPU和內存供應商、超大規模數據中心客戶(hù)，以及JEDEC等標準機構攜手，共同構建了龐大的設計生態(tài)系統，并在此合作過(guò)程中積累了豐富的內部專(zhuān)業(yè)知識。這使我們能夠確定DRAM組件的裝配數量和運行速度，從而有效消除了制約DIMM速度與容量提升的瓶頸。

與此同時(shí)，這也為我們帶來(lái)了將AI數據中心相關(guān)技術(shù)應用于新興場(chǎng)景的機會(huì )，例如，工業(yè)網(wǎng)絡(luò )控制邊緣的設計對處理能力和內存帶寬提出了更高的要求，其數據必須被實(shí)時(shí)捕捉并轉化為具有可操作性的見(jiàn)解。同樣，汽車(chē)安全和自動(dòng)駕駛應用所需的海量數據也迅速將我們的車(chē)輛轉變?yōu)椤败?chē)輪上的服務(wù)器”。

如果問(wèn)及將內存接口技術(shù)與AI時(shí)代需求相匹配的過(guò)程中學(xué)到了什么，那就是：數據從不停歇，它始終在“前進(jìn)”，而我們亦是如此。

作者：Sameer Kuppahalli----VP & GM Memory Interface and Advanced Connectivity Product Division