浙江
Meta 宣布在其數據中心基礎設施中采用一套全新的內存復用方案，通過自研定制芯片“Vistara”將退役服務器中的 DDR4 內存條接入依賴 DDR5 內存的新一代服務器，從而在全球硬件價格高企、內存長期緊缺的背景下實現成本節約與資源再利用。
全球內存和其他硬件組件價格在過去一段時間持續上漲，即便是擁有龐大采購能力的大型科技公司，也開始尋求更高效的方式來控制資本性支出，Meta 的這一做法正是在此環境下產生的嘗試。
按照 Meta 的現行運維周期，其服務器通常每三到五年就會被替換，但其中的內存模組實際壽命通?？蛇_七到十年，這導致在服務器退役時，仍然完好可用的 DDR4 內存條不得不一并下線，形成大量浪費。 為解決這一“壽命錯配”問題，Meta 設計了 Vistara 芯片，使舊內存能夠在新平臺上繼續服役，實現硬件生命周期的延長和整體 TCO 的優化。
根據披露給業界會議 ISCA 的技術論文信息，Vistara 是一顆定制的 ASIC 芯片，通過 CXL 2.0/1.1 接口在 PCIe Gen5 x16 總線上，將 DDR4 內存與新一代處理器連接起來。 在具體部署中，Meta 會從退役服務器中拆出 DDR4 內存條，并將它們安裝到專門的單元中，這類單元在內部被稱為“MemServer”。 每臺 MemServer 配置約 768GB DDR5 內存，并搭配約 256GB 回收而來的 DDR4 內存，操作系統將這些 DDR4 視作額外的內存節點，當主用 DDR5 資源趨緊時，系統即可調度并使用這部分擴展內存。
Meta 表示，現成的 CXL 硬件方案無法滿足這一需求，因為市面上常見的 CXL 接口通常將控制器與自帶內存封裝在一起，難以插入來自不同來源、已退役的 DDR4 條子。 Vistara 的設計則刻意將控制器與內存解耦，讓控制器單獨存在，從而允許 Meta 按需插入手頭現有的 DDR4 內存資源，實現高度靈活的內存復用架構。
在規模層面，Meta 計劃將這一新架構部署到其數百萬臺服務器組成的超大規?；A設施中，尤其是支撐人工智能業務的數據中心。 隨著公司在生成式 AI 等領域的持續加碼，包括廣泛部署具備推理與多模態能力的新模型 Muse Spark 等，這些 AI 數據中心的內存與算力需求呈現持續增長趨勢，通過重復利用 DDR4 內存有望在保障性能的同時提升整體效率。
需要指出的是，Meta 并不會完全依賴“回收”內存，新購 DDR5 以及其他硬件仍將在其基礎設施中扮演重要角色。 不過，在超大規模數據中心場景下，哪怕只是部分工作負載使用重復利用的 DDR4 內存條，也足以在長期運營中帶來可觀的成本節約，并減少硬件報廢所造成的資源浪費。
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