2025年的春节，可能是中国有史以来科技味最浓的。一切，都只因为DeepSeek的横空出世。
作为全球增速最快的AI应用，DeepSeek上线20天来，日活用户数突破2000万，目前达到了ChatGPT的23%，并且应用每日下载量接近500万。饶毅教授甚至在其个人公众号上评价道，“DeepSeek是鸦片战争以来，中国对人类最大的科技震撼。”
如此之快的爆发速度，一方面说明DeepSeek的开源和低价策略正在重构AI应用行业生态，使得更多中小公司有机会加入AI竞争，削弱了巨头的护城河。另一方面，DeepSeek-R1在数学、代码等任务上展现出了比肩OpenAI o1的长文本推理和自我修正能力，表明DeepSeek大幅推动了AI推理能力的提升，拓展了AI推理在复杂任务和专业领域的应用边界，使AI能够更好地处理复杂的推理问题。
数据显示，DeepSeek通过架构创新，使显存占用降至传统架构的5%-13%，推理成本仅为GPT-4 Turbo的1/70，训练成本更是OpenAI同类模型的1/10。这意味着，在大幅降低算力依赖的同时，DeepSeek也颠覆了AI行业的底层逻辑——从依赖算力堆砌转向算法驱动效率，继而加速整个行业生态向开源、普惠方向演进。
但这并不代表DeepSeek未来在模型性能方面会存在任何妥协。事实上，为了进一步提升模型性能，尤其是在处理更复杂的任务，如多模态融合、更深入的语义理解和更精准的生成，DeepSeek模型参数量将继续增大，从而对内存容量和带宽提出更高的需求。
这一过程中，一种新型内存架构——多路复用双列直插内存模组(Multiplexed Rank DIMM, MRDIMM)将因此受益。作为一种高性能的内存互连解决方案，MRDIMM能够提供更高的内存密度和带宽，满足以DeepSeek为代表的大模型对大规模数据处理的需求。
AI发展，苦“三力”久矣
这里的“三力”，即“算力”、“存力”和“运力”。
以大语言模型GPT为例，2022年11月发布的GPT-3使用了1750亿个参数，而2024年5月发布的最新版本GPT-4o则使用了超过1.5万亿个参数。不仅是GPT系列，过去几年里，Transformer类模型参数数量的增长普遍都以指数级别呈现，每两年大约增加410倍。
从近年来服务器CPU的技术路径来看，一个显著的趋势是CPU厂商不断增加内核数量，CPU核心数呈指数级增长，如英特尔和AMD最新一代CPU核心数都达到了数十甚至上百的量级。同时，自2012年以来，数据中心服务器内存对速度、容量的要求每年都在以超过10倍的速度增长，且没有减缓的迹象。可以说，“算力”和“存力”在过去十年里的确是得到了空前的进步。
与之形成鲜明对比的，是为处理器提供必要的内存带宽一直是“一场艰苦的斗争”。传统内存RDIMM传输带宽的线性增长态势与CPU核心数量的指数增加速度不匹配，这是 AMD和英特尔在其主流处理器上转向DDR5内存的原因之一。
这也直接带动了DDR5市场的快速发展。市场调研机构Omdia分析指出，对DDR5的市场需求从2020年开始逐步显现，到2024年，DDR5将占据整个DRAM市场份额的43%左右。
可以想象，如果上述现象一直持续下去，在超过一定的核心数量后，所有CPU都会出现带宽分配不足的情况，从而无法充分发挥增加核心数量所带来的优势，严重制约CPU性能的发挥，形成了所谓的“内存墙”，难以满足系统性能的平衡。
AI推理、大数据应用、以及众多高性能计算工作负载侧也遇到了同样的情形。以先进驾驶员辅助系统(ADAS)为例，L2+/L3级别系统的复杂数据处理至少需要超过200GB/s的内存带宽；在L5级，如果车辆要能够独立地对周围动态环境做出反应，将需要超过500GB/s的内存带宽。
这些内存密集型计算之所以迫切需要大幅提高内存系统的带宽，以满足多核CPU中各个内核的数据吞吐要求，一是因为高带宽是复杂AI/ML算法的基本需求，二是相较于AI训练，AI推理更重视计算效率、时延、性价比等，而且AI推理需要应用到不同的端侧上，单纯依靠堆砌额外数量的GPU和AI加速器，很难在成本、功耗、系统架构等方面获得竞争优势。
因此，必须要找到更加高效的内存数据传输与处理体系架构，提高内存利用效率，才能有效化解“内存墙”问题，才能让庞大的数据和计算资源实现按需组合，并根据不同工作负载的需求动态配置内存资源。
这时，MRDIMM这样新的内存技术就逐渐走进了人们的视野之中。那么，什么是MRDIMM？它有何神奇之处？接下来，就让我们揭开MRDIMM的“前世今生”。
释放存储带宽的魔力
MRDIMM最早可追溯到DDR4世代的LRDIMM(Load Reduced DIMM，减载双列直插内存模块)，该种类型的内存模组旨在降低服务器内存总线的负载，同时提高内存的工作频率和容量。
与服务器使用的传统内存模组RDIMM只采用RCD(Registered Clock Driver，寄存时钟器)相比，LRDIMM新增了DB(Data Buffer，数据缓冲器)功能，这种设计不但降低了主板上的信号负载，还允许在模组上使用更大容量的内存颗粒，从而能够显著提升系统内存容量。
JEDEC当时对于LRDIMM架构曾有过不同方案的讨论，最终采纳了中国澜起科技公司发明的“1+9”(1颗RCD+9颗DB)方案作为DDR4 LRDIMM的国际标准。这并不是一件容易的事情，要知道，在DDR4世代，全球只有IDT(后被日本瑞萨电子收购)、Rambus和澜起科技三家公司可以提供RCD及DB芯片套片。而在贡献DDR4 LRDIMM国际标准后，澜起科技也于2021年入选JEDEC董事会，进一步提升了自身的行业话语权。
资料来源：澜起科技
进入DDR5世代，尽管根据JEDEC的定义，LRDIMM演变为“1颗RCD+10颗DB”的架构，但由于DDR5内存模组容量较DDR4有显著增加，使得DDR5 LRDIMM的性价比优势逐步缩小，其在服务器内存中的占比并不是很大。
此时，沿用了与LRDIMM类似的“1+10”技术架构，即需要搭配1颗MRCD(多路复用寄存时钟驱动器)芯片和10颗MDB(多路复用数据缓冲器)芯片，能实现更高内存带宽的MRDIMM开始登上历史舞台。
从工作原理角度来讲，MRDIMM能显著提升接口速度和内存带宽的关键，源于其在内存模组上集成的多路复用器或数据缓冲器。得益于此，MRCD能够在标准速率下同时生成四个芯片选择信号，支持更复杂的内存管理操作；MDB可以把两个内存阵列的传输数据组合为一个，一个内存阵列可以传输64字节的数据，两个内存阵列同时操作就可以一次传输128字节数据，使DRAM一次可以向CPU传输128个字节的数据，实现传输速率的翻倍。这样，带宽的魔力就被彻底的释放出来。
资料来源：Lenovo
MRDIMM的优势概括起来主要有三点：
1
速率大幅提升。相较于同时期RDIMM支持6400MT/s速率，第一代MRDIMM支持8800MT/s速率，提升幅度接近40%，这一提升幅度过去往往需要2-3代才能实现。而第二代和第三代MRDIMM的速度更是将达到12,800 MT/s和17,600 MT/s。
2
与DDR5良好的兼容性。MRDIMM完美兼容常规RDIMM的连接器和外形规格，对客户来说，无需对主板进行任何改动，就可轻松实现升级。
3
出色的稳定性。MRDIMM全面继承了RDIMM的纠错机制及RAS(可靠性、可用性和可维护性)功能，确保无论数据缓冲区中产生何种复杂的独立多路复用请求，都能有效维护数据的完整性与准确性。
目前来看，HPCG(High Performance Conjugate Gradient)、AMG(Algebraic Multi-Grid)、Xcompact3d这些科学计算类的应用，以及大语言模型推理，是MRDIMM的最大受益者。
在美光和英特尔的一项联合测试中，研究人员使用了英特尔Hibench基准测试套件中的2.4TB数据集，在内存容量相同的情况下，相较RDIMM，MRDIMM的运算效率提高了1.2倍，使用容量翻倍的TFF MRDIMM时运算效率提高了1.7倍，内存与存储之间的数据迁移减少了10倍。
资料来源：anandtech
MRDIMM也提升了AI推理的效率。在内存容量相同的情况下运行Meta Llama 3 8B大模型，使用MRDIMM后，词元的吞吐量(Token throughput)是RDIMM的1.31倍，延迟降低24%，首个词元生成时间(Time to first Token)降低13%，CPU利用效率提升26%，末级缓存(LLC)延迟降低20%。
资料来源：anandtech
上述优势使得MRDIMM一经推出就受到产业界的广泛关注。通过采用DDR5的物理和电气标准，MRDIMM实现了内存技术的突破，使CPU单核心的带宽和容量得以扩展，极大改善了大算力时代“内存墙”桎梏，对于内存密集型计算效率的提升意义重大。
盘点MRDIMM的主要玩家
2024年7月，美光科技宣布推出MRDIMM，支持32GB到256GB广泛的容量选择，涵盖标准型和高型外形规格(TFF)，适用于高性能1U和2U服务器。根据美光的测试数据，与RDIMM(支持速率6400MT/s)相比，MRDIMM(支持速率8800MT/s)有效内存带宽提升高达39%，总线效率提升超过15%，延迟降低高达40%。
当然，美光也不是第一个公开宣布MRDIMM样品的公司。三星在2024年6月宣布了自己的MRDIMM产品方案，该方案通过组合两个DDR5组件，使现有DRAM组件的带宽翻倍，可提供高达8.8Gb/s的数据传输速度。
而在更早之前的2022年底，SK海力士推出了用于特定英特尔服务器平台的MCR-DIMM技术，允许高端服务器DIMM以最低8Gbps的数据速率运行，较之当时DDR5内存产品(4.8 Gbps)相比，带宽提高了80%。
英特尔2024年10月推出的至强®6性能核(P-Core)处理器至强6900P，就将支持每秒8800MT的MRDIMM内存作为产品亮点之一，独立测试表明，使用MRDIMM的至强6处理器比使用传统RDIMM的相同系统性能提升高达33%。同时，通过使用标配的6400MT/s DDR5内存和更快的MRDIMM内存相结合的方式，英特尔可以处理对内存非常敏感的工作负载，包括科学计算、AI等。
资料来源：英特尔
再回到MRDIMM本身，如前文所述，在MRDIMM实现双倍带宽的过程中，MDB芯片起到了至关重要的作用。目前全球可以提供完整MRCD/MDB芯片套片的供应商包括瑞萨电子、Rambus和澜起科技三家公司，这与DDR4世代的格局是一致的。
作为中国在内存接口芯片市场上的标杆型公司，2024年，澜起科技DDR5内存接口芯片出货量在第三季度超过DDR4内存接口芯片，其出货占比将在第四季度进一步增加，而MRCD/MDB芯片则实现超过7000万元人民币的销售收入。目前，澜起科技第一代 MRCD/MDB 套片产品已成功实现量产，第二代 MRCD/MDB 套片的工程样片已经推出，并在近日完成了向全球主要内存厂商的送样工作，有望再次引领行业技术发展潮流 。
澜起科技第二代MRCD芯片支持高达12800MT/s的速率，可精确缓冲并重新驱动来自内存控制器的地址、命令、时钟及控制信号。第二代MRCD芯片具有两个子通道，每个子通道又分为两个伪通道，以增加主机系统的总带宽。同时，两个子通道分别执行CA和DPAR输入信号的奇偶校验检查，两个伪通道分别接收CA(命令/地址)信号输入并生成独立的CA输出信号。
资料来源：澜起科技
与之协同工作的第二代MDB芯片同样支持12800MT/s的数据速率。芯片主机侧配备双4位数据接口，运行速度是DRAM侧的两倍；DRAM侧设有四个4位数据接口，每个伪通道分配两个。MDB可高效的将两个DRAM侧DQ信号多路复用为一个主机侧DQ信号，并通过一个仅输入的控制总线接口，用于连接MRCD。
性能跃升及生态完善将共同推动MRDIMM的未来
从8,800MT/s到17,600MT/s，MRDIMM带宽和性能的显著提升对高性能计算、AI计算客户来说是颇具吸引力的。可以预见，基于推理应用的新一轮AI基础设施建设将刺激终端对MRDIMM需求。
同时，考虑到第一代MRDIMM目前只有英特尔的Granite Rapids支持，行业相关生态仍处于初期，但从第二代MRDIMM开始，随着相关技术逐步成熟，业内预计将有更多类型服务器CPU支持MRDIMM，行业生态将进一步完善，并最终实现终端需求放量。
对内存接口芯片厂商而言，考虑到一根MRDIMM需要标配十颗MDB芯片，MRDIMM的普及势必将大幅提升MDB芯片的需求，从而扩大内存接口芯片行业市场规模，全球三家内存接口芯片厂商也均会受益于该项新技术的发展。
但与其他方案相比，澜起科技在MRDIMM相关技术标准制定中具有的影响力，将有望成为其最强的竞争优势之一。从DDR4 DB到DDR5 DB，再到牵头制定MDB芯片国际标准，澜起科技在技术规范和兼容性上具备的权威性和前瞻性，能够帮助生态伙伴更好地适应未来行业的发展和变化，在市场竞争中占据有利地位。加之高效的客户支持，良好的产品兼容性, 以及与生态系统上下游厂商的深度合作, 都为澜起科技在MRDIMM领域的竞争力提供了坚实的基础。
END
