谷歌拆解旧服务器回收DDR4解决AI工业内存瓶颈问题

9月3日消息，据报道，谷歌供应链基础设施高级总监尼基尔·切里安（Nikhil Cherian）近日在行业峰会上透露，由于DRAM供应持续紧张，公司已开始拆解退役服务器，回收其中仍可使用的DDR4内存模组，以应对AI算力扩张带来的内存短缺压力。

切里安指出，人工智能产业的核心瓶颈已由“算力不足”转变为“内存受限”。

在典型的AI服务器中，高性能内存的物料清单（BOM）成本占比已高达约75%，内存已成为制约系统性能和成本结构的关键因素。

为突破内存瓶颈，谷歌正同时从软件和硬件两端发力。在硬件层面，谷歌采取了颇为直接的应对方式——有计划地将退役服务器重新调回机房，拆解并回收其中可用的DDR4内存模组，构建起一套内部循环利用的供应链体系。

在某些应用场景中，谷歌甚至已被迫采用相对保守的方案：用DDR4内存模组替代新型AI服务器原计划搭载的DDR5模组。

为此，公司专门设计了硬件转接卡，使DDR4等上一代内存方案能够接入新一代AI服务器系统，以缓解高端内存供应的短缺压力。

在面向推理任务优化的TPUv8i芯片方面，谷歌采用了专用分层存储体系。整机层面依托高速DDR5内存进行数据预处理等任务，每颗TPUv8i芯片还配备288GB HBM3e高带宽内存，兼顾容量与带宽需求。

软件层面的优化同样在同步推进。谷歌持续调整底层函数库、模型架构及KV缓存压缩算法，以尽可能降低单位算力下的内存开销，从系统层面缓解对物理内存的过度依赖，提升整体资源利用效率。