DRAM 只用一半、效能維持 95%？拆解 AMD MEXT 如何對抗記憶體荒
AI 需求推升 DRAM 價格，連不跑 AI 工作負載的一般企業也感受得到記憶體漲價的壓力。對此，AMD 發表預測式記憶體引擎「MEXT」，宣稱伺服器僅使用一半 DRAM 也能保有高達 95% 的效能，將有效緩解記憶體荒。本文拆解 MEXT 的運作原理、AMD 公布的測試數據與目前的限制。
MEXT 是什麼？把冷記憶體頁丟進快閃，再用 AI 提前叫回
根據 Tom’s Hardware 報導，MEXT 的核心概念並不複雜：伺服器的記憶體裡，其實有大量很久沒被碰過的「冷記憶體頁（cold memory pages）」。MEXT 把這些頁面卸載到相對便宜的快閃儲存（NVMe SSD），再由 AI 模型預測哪些頁面即將被使用，在需要之前先搬回 DRAM。
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對作業系統而言，被卸載的那部分記憶體仍然算作已安裝的 DRAM。AMD 與 MEXT 創辦人 Gary Smerdon 的說法是，依應用程式與效能目標不同，伺服器可以少用 20% 至 75% 的實體 DRAM。
AMD 用一個例子說明冷頁有多普遍：「一台看起來記憶體全滿的 1.5TB 系統，任一時刻約有一半的頁面已超過五分鐘沒被碰過。」此時，搭配的 RAM View 工具，就是用來觀察哪些頁面是熱的、哪些是冷的。
技術拆解：預測下一個記憶體頁，減少 DRAM 需求
報導指出，MEXT 的核心是 Transformer 架構的模型，但它與 LLM 預測下一個字不同，預測的是下一個將被使用的記憶體頁。只要預測夠準，並在 SSD 傳輸延遲內把頁面送回 DRAM，效能就能達標。頁面也不必依序搬回，只要在被使用前進入 DRAM 即可。
部署上，MEXT 以 Linux kernel module 形式運作，相容任何 Linux 發行版。模型不需要預訓練，首次部署的訓練時間不到一秒，只用一顆 EPYC 核心、無需 GPU，且會隨工作負載變化持續學習。
這也是 MEXT 的雙面刃：成敗不取決於平均效能，而在於預測準確率。一旦預測失誤，頁面得從 SSD 即時讀回，延遲就會反映在應用程式上。報導引述的 AMD 數據中，並未看到預測命中率的數據。
AMD 內部測試：DRAM 砍半仍保有原效能？
AMD 公布了幾組內部測試成績：Synopsys PrimeTime 在一半 DRAM 下擁有 95% 效能，DRAM 剩 25% 時擁有 80%。Spark SQL 在 Azure 上以第五代 EPYC 建立的三節點叢集中，在一半 DRAM 下保有 99% 效能。Agentic AI 方面，五個 agent 同時執行時，在一半 DRAM 下仍保有 99% 效能，剩 25% 時保有 85%。
AMD 強調，多數工作負載合理的容量縮減幅度約在 20% 至 25%；縮減越多，方案越需要針對特定應用調整，效能落差與不穩定性也越大。
MEXT Ready 伺服器登場：2027 年部署上看 2,000 台
AMD 已在內部 145 台伺服器上部署 MEXT，明年將擴大到 2,000 台，並與 HPE 合作，把 MEXT 帶給客戶。目前屬於第一階段：部分 EPYC Venice 伺服器會掛上「MEXT Ready」標章，並配備專用的 NVMe 硬碟或擴充槽。第二階段，MEXT 授權將連同 RAM View 一起提供，但 AMD 尚未公布時程。
目前，MEXT 僅支援 EPYC，應用範圍相當受限，未來有望延伸到 Strix Halo 等消費級產品，但距離實現恐怕還很遙遠。
（AMD 第六代 EPYC Venice 開始出貨！首款台積電 2 奈米伺服器 CPU 登場）
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