Meta、旧DDR4メモリをDDR5サーバーで再利用自社チップ「Vistara」でAIサーバー最大25%削減

Metaは、役目を終えたサーバーから取り外した旧世代のDDR4メモリを、最新のDDR5専用サーバーに組み込んで再利用していると明らかにしました。新旧のメモリを橋渡しするのは、同社が独自に設計したCXL方式の専用チップ「Vistara」です。メモリの価格が世界的に高騰するなか、この仕組みでAI向けの推論サーバーの台数を最大25パーセント減らせるとしており、ハードウェアを買い増さずにコストを抑える工夫として注目されます。

メモリ高騰のなかで浮かんだ「使い回し」という発想

2026年は、AI向けの旺盛な需要がメモリの供給を圧迫し、DRAMの価格を押し上げています。新品のメモリをそのまま増やせば費用がかさむため、Metaは発想を変え、退役したサーバーに残るDDR4メモリを最新機に転用する道を選びました。

通常、世代の異なるDDR4とDDR5を1台のマシンで混在させると、互換性の問題や大きな遅延が生じます。Metaはこの壁を、独自のCXL 2.0対応ASIC「Vistara」で乗り越えたと説明します。CXL(Compute Express Link)は、PCIeの配線を使ってCPUとメモリなどを高速につなぐ規格で、メモリの拡張や共有に向いた技術です。今回の成果は、コンピューターアーキテクチャの国際会議ISCA 2026で今週公開された技術文書で明らかになりました。

新旧メモリを共存させる「Vistara」の仕組み

Vistaraの肝は、遅いDDR4を無理に速いDDR5と同列に扱わない点にあります。Metaはソフトウェア側で、CXL経由でつないだDDR4を「CPUを持たない独立したNUMAノード」として扱い、CPUに直結したDDR5の領域とは切り離して管理しています。NUMAとは、CPUから見たメモリの近さ(アクセスの速さ)に差がある構成を指す考え方です。

この切り分けによって、頻繁に使うデータは高速なDDR5に置き、あまり触られない「冷たい」データは低速なDDR4に回すという振り分けが可能になります。性能を大きく損なわずに、余っていたメモリを有効活用できるという理屈です。Metaは、公式にはDDR4を想定していないプラットフォームで旧DIMMを動かすため、LinuxのCXLドライバーにも手を入れており、そのコードはすでに本流に取り込まれているか、近く追加される見込みだとしています。

Vistara自体の仕様も具体的に示されています。CXL 2.0/1.1準拠のPCIe Gen5 x16インターフェースでDDR4メモリをホストのプロセッサへ橋渡しし、制御には独自のRISC-Vプロセッサを用います。1チップあたり72ビットのDDR4チャネルを2系統内蔵し、最大3,200MT/sの速度、64GBのDIMMを使えば最大256GBの容量に対応します。

サーバー構成と削減効果

この技術を載せた新型サーバー「MemServer」は、AMDのEpyc Turinを採用し、158コア・316スレッドという規模を備えます。Turinは仕様上DDR5専用ですが、Vistaraを介することでDDR4も接続できるようにしたわけです。

1台あたりのメモリは合計1TBで、内訳はCPU直結のDDR5-6400が768GB、CXL経由でつないだDDR4-2400が256GBという構成です。Metaによれば、この方式でAI推論用サーバーの台数を最大25パーセント削減し、ジョブの再起動やメモリの断片化にともなう余分な処理も33パーセント抑えられたとしています。

もっとも、これらの削減率はMetaが自ら公表した数値です。実際の効き目は扱うモデルや負荷の条件によって変わるため、第三者による検証もあわせて見ていく必要があります。

同じ課題に挑む企業も

新旧メモリの共存に取り組むのはMetaだけではありません。韓国のファブレス半導体企業Panmnesiaも、独自のCXLコントローラーと、経路制御に対応したCXLファブリックスイッチを開発し、ISCA 2026で6月29日に研究を発表しています。同社はPCIe 6.4/CXL 3.2対応の「Fusion Switch」を一部顧客向けにサンプル出荷しており、さらに最新のCXL 4.0機能に対応するPCIe 7.0/CXL 4.0のコンボIPコントローラーも開発中だとしています。メモリ調達の負担を軽くする手段として、CXLを軸にした工夫が業界全体で広がりつつある様子がうかがえます。