大家都知道，如今的DRAM内存价格实在过于离谱，无论是个人PC用户，还是企业和数据中心大客户，都难以承受，关键是短期内根本看不到回归供需平衡、价格正常的希望。

但是，这个生成式AI时代下，尤其是随着智能体的火爆和普及，大容量内存又是绝对的刚需。

怎么办呢？

一种思路就是用NAND闪存去换DRAM内存，性能虽然会损失一些，但成本会大大降低。

前几年的手机内存融合技术就是一种体现，将部分存储空间作为扩展内存使用，可以随时开关，但调整容量是严格固定的。

最近的AI SSD也是如此，将部分无需经常访问的AI数据临时存放到高速SSD上，但它需要在软硬件方面都进行改造。

在公开Zen6架构和EPYC 9006系列处理器细节的同时，AMD也介绍了一个类似但更好的技术，效果更好。

这就是“AMD MEXT”，可将部分非频繁使用的数据，从内存卸载到闪存上，需要访问时再送回内存，从而大大节省高昂的内存成本，并提供可接受的性能。

巧妙的是，这是一个纯软件方案，不需要新的硬件或改动现有硬件，因此可以快速部署。

MEXT原本是一家独立创业公司，成立于2023年，主要钻研AI预测式内存分层方案，今年4月刚刚对外发布软件产品Predictive Memory，6月就被AMD收归旗下，交易金额未披露，9月开始内部部署和验证。

DRAM内存技术已经诞生50多年，原理从未有变，之前一直依赖摩尔定律稳定提升容量和性能、降低成本。

1974年的时候，1GB内存需要大约5000万美元，而到了2012年，只需要大约8美元，性价比提升了600万倍。

但是近年来，恰好就是MEXT成立以来，DRAM的容量提升越来越难，价格更是已经失控。

同时，数据中心虽然都配备庞大容量的内存，但浪费极其严重，微软Azure虚拟机部署中就有大约50%的内存从未使用，Meta更是有50-80%的内存访问频率非常低。

AMD MEXT方案因此应运而生，利用AI引擎和大模型，将访问频率非常低的冷内存页面，透明化卸载到SSD闪存上，同时随时将很快需要访问的页面，推回到内存。

这是一套纯粹的软件方案，工作在Linux环境下，不需要新的硬件，也不需要对现有硬件做改动，这是和AI SSD最大的不同。

官方还提供内存分析工具AMD RAM View，用于实时查看系统内存的利用率和冷热程度，按需设置分配比例。

官方称，该方案会持续进行实时的训练和推理，最快不到1秒即可完成训练，而且只需一个EPYC核心就可以完成，无需动用GPU。

官方称，利用这一方案，内存成本可以降低少则20%、多则75%，并维持不俗的性能。

或者可以将内存容量虚拟扩容到3倍之多，比实际增加内存条更省钱。

该技术适合智能体AI、EDA芯片设计、数据库分析、媒体渲染等广泛场景。

比如在智能体AI场景中，50%内存＋50% MEXT可以保持90-99%的原始性能，性价比是纯物理内存方案的1.7-1.9倍；即便是25%内存＋75% MEXT也能维持85-88%的性能，性价比高达3.4-3.5倍。

比如在EDA设计场景中，物理内存容量减半，性能依然保留95%，性价比可达1.9倍；如果进一步减少62.5%、75%的物理内存，性能依然分别有90%、80%，性价比则可高达2.4倍、3.2倍。

AMD内部的初步部署和验证显示，AMD MEXT应用在145台服务器上，对比纯物理内存方案，可以节省多达490万美元也就是83%的内存成本。

下一步，AMD会在明年将部署范围扩大到2000台服务器。