Selular.id – Di tengah kelangkaan memori DRAM yang masih membayangi industri teknologi, Meta memperkenalkan pendekatan baru yang terbilang tidak lazim. Perusahaan berhasil menjalankan modul memori DDR4 pada server yang hanya mendukung DDR5 dengan bantuan chip khusus bernama Vistara, sehingga memori lama dapat dimanfaatkan kembali tanpa harus mengganti seluruh infrastruktur.
Teknologi tersebut diperkenalkan melalui makalah penelitian Meta pada ajang International Symposium on Computer Architecture (ISCA) 2026. Solusi ini dikembangkan untuk mengatasi tingginya harga DDR5 sekaligus memanfaatkan stok DDR4 yang berasal dari server lama yang sudah tidak digunakan.
Langkah ini menjadi salah satu respons atas krisis pasokan memori yang dipicu meningkatnya kebutuhan komputasi berbasis kecerdasan buatan (AI). Sejumlah produsen memori, termasuk Micron dan SK hynix, sebelumnya juga telah memperingatkan bahwa pasokan DRAM diperkirakan tetap ketat hingga beberapa tahun ke depan karena kapasitas produksi lebih banyak dialokasikan untuk kebutuhan AI.
Server modern berbasis prosesor AMD EPYC Turin (Zen 5) secara bawaan hanya mendukung memori DDR5. Secara teknis, modul DDR4 tidak dapat dipasang langsung karena kedua generasi menggunakan antarmuka dan protokol komunikasi yang berbeda.
Untuk mengatasi kendala tersebut, Meta mengembangkan Vistara, sebuah chip berbasis Compute Express Link (CXL) 2.0 yang bertindak sebagai penerjemah komunikasi antara prosesor dan memori DDR4. Dengan cara ini, server tetap menggunakan DDR5 sebagai memori utama, sementara DDR4 difungsikan sebagai ruang penyimpanan memori tambahan.
Pada implementasinya, setiap server atau MemServer memiliki 768 GB DDR5-6400 yang terhubung langsung ke prosesor serta 256 GB DDR4-2400 yang diakses melalui dua kartu ekspansi Vistara. Total kapasitas memori yang tersedia mencapai 1 TB.
Meski demikian, Meta tidak mencampurkan kedua jenis memori tersebut secara langsung. Sistem perangkat lunak akan membagi data berdasarkan tingkat kebutuhannya. Data yang sering digunakan atau membutuhkan akses cepat akan tetap berada di DDR5 yang memiliki bandwidth lebih tinggi dan latensi lebih rendah.
Sebaliknya, data yang jarang diakses atau dikenal sebagai cold data dipindahkan ke DDR4. Pendekatan ini memungkinkan kapasitas memori meningkat tanpa memberikan dampak besar terhadap performa aplikasi yang berjalan.
Menurut Meta, pendekatan tersebut memberikan manfaat nyata pada beban kerja AI. Dengan kapasitas memori yang lebih besar, perusahaan mampu mengurangi jumlah server AI inference yang dibutuhkan hingga 25 persen. Selain itu, beban akibat fragmentasi memori dan proses restart pekerjaan juga turun sekitar 33 persen, sehingga penggunaan infrastruktur menjadi lebih efisien.
Meta juga memodifikasi driver Linux untuk mendukung implementasi Vistara pada platform yang sebelumnya tidak memiliki dukungan resmi terhadap konfigurasi tersebut. Sebagian besar perubahan yang dibuat perusahaan disebut telah masuk atau sedang dalam proses integrasi ke kernel Linux utama.
Meski terdengar menarik, teknologi ini belum dapat diterapkan pada komputer desktop atau PC gaming. Selain membutuhkan prosesor yang mendukung standar CXL, sistem juga memerlukan perangkat keras khusus berupa chip Vistara yang saat ini hanya dikembangkan untuk kebutuhan pusat data Meta.
Namun, pendekatan Meta memperlihatkan bagaimana perusahaan hyperscale mulai mencari alternatif di tengah lonjakan harga memori global. Dibanding membeli modul DDR5 baru yang harganya terus meningkat, memanfaatkan kembali DDR4 dari server lama dinilai jauh lebih ekonomis sekaligus membantu mengurangi limbah elektronik.
Strategi tersebut juga menunjukkan bahwa kapasitas memori kini menjadi faktor yang semakin penting dalam pengembangan infrastruktur AI. Seiring meningkatnya ukuran model bahasa besar (LLM) dan aplikasi AI generatif, kebutuhan memori tumbuh jauh lebih cepat dibanding beberapa tahun lalu, sementara pasokan DRAM belum mampu mengejar permintaan.
Jika pendekatan seperti Vistara terbukti efektif dalam skala besar, bukan tidak mungkin konsep daur ulang memori lama akan diadopsi lebih luas oleh operator pusat data lainnya.
Meski belum ditujukan untuk pasar konsumen, inovasi ini menunjukkan bahwa solusi terhadap krisis memori tidak selalu harus bergantung pada peningkatan kapasitas produksi, tetapi juga dapat berasal dari pemanfaatan kembali perangkat keras yang masih layak digunakan.
Baca juga: Vendor Laptop Hingga Konsol Game Kena Imbas Kelangkaan Chip Memori
