Meta menemukan cara yang tak biasa untuk menekan biaya infrastruktur AI di tengah mahalnya komponen memori global. Perusahaan itu memakai kembali RAM DDR4 lawas dari server yang sudah tak beroperasi untuk menopang server AI generasi baru.
Langkah ini menarik karena server tersebut pada dasarnya hanya mendukung memori DDR5. Namun Meta berhasil membuat DDR4 lama tetap bisa dipakai tanpa membuat sistem kehilangan kompatibilitas atau terkena penalti latensi yang besar.
Chip Vistara Jadi Penghubung DDR4 dan DDR5
Menurut dokumen yang dipresentasikan Meta dalam konferensi ISCA 2026 pada akhir Juni, kuncinya ada pada chip ASIC CXL 2.0 kustom bernama Vistara. Chip ini berfungsi sebagai jembatan yang memungkinkan modul memori DDR4 lawas bekerja berdampingan dengan platform DDR5 generasi baru.
Dengan pendekatan itu, Meta bisa menggabungkan memori utama berkecepatan tinggi dengan memori bekas pakai yang tetap berguna untuk beban tertentu. Sistemnya dibuat agar tetap efisien meski komponen yang dipakai berasal dari dua generasi berbeda.
| Komponen | Spesifikasi | Peran |
|---|---|---|
| RAM DDR5-6400 | 768 GB | Memori utama berkecepatan tinggi |
| RAM DDR4-2400 | 256 GB | Memori lawas yang terhubung via CXL Vistara |
Server AI baru Meta ini disebut MemServers dan ditenagai prosesor AMD Epyc Turin dengan 158 core dan 316 thread. Prosesor tersebut secara teknis tidak mendukung RAM DDR4, sehingga Vistara menjadi penghubung penting agar sistem tetap bisa memanfaatkan stok memori lama.
Data Panas dan Dingin Dipisah Otomatis
Rahasia efisiensinya ada pada cara perangkat lunak Vistara memperlakukan kumpulan RAM DDR4 sebagai NUMA node terpisah tanpa CPU. Dengan mekanisme ini, sistem dapat memisahkan data yang sering diakses dari data yang jarang dipakai.
Data yang paling sering dibaca atau diproses akan ditempatkan di DDR5 yang lebih cepat. Sementara itu, data yang lebih jarang diakses akan dipindahkan ke kumpulan DDR4 yang lebih lambat namun masih berguna untuk menampung beban dingin.
Agar komponen lawas itu terbaca oleh mesin modern, tim teknis Meta juga memodifikasi driver CXL pada Linux. Tanpa penyesuaian itu, komponen DDR4 tidak bisa dikenali dengan benar oleh sistem yang resmi hanya ditujukan untuk DDR5.
Efisiensi Besar Tanpa Mengorbankan Performa
Pendekatan ini tidak hanya memperpanjang usia pakai komponen lama, tetapi juga memberi hasil bisnis yang nyata. Desain MemServers diklaim mampu memangkas kebutuhan jumlah server inferensi AI hingga 25%.
Selain itu, beban sistem tambahan seperti job-restart dan fragmentasi disebut turun 33%. Bagi Meta, itu berarti ada ruang penghematan infrastruktur yang besar tanpa harus mengorbankan performa pemrosesan AI secara signifikan.
inet.detik.com melaporkan bahwa strategi CXL seperti ini mulai menjadi tren di kalangan hyperscaler. Selain Meta, perusahaan semikonduktor fabless asal Korea Selatan, Panmnesia, juga mempresentasikan chip pengontrol CXL kustom di ajang ISCA 2026.
Teknologi tersebut menunjukkan bahwa perusahaan besar kini mencari cara baru untuk memadukan perangkat keras beda generasi. Di tengah harga memori yang terus menekan anggaran, memanfaatkan ulang komponen lama bisa menjadi jalan pintas yang sangat bernilai.