JBNews.id — Meta, perusahaan induk Facebook dan Instagram, mengambil langkah efisiensi yang tak biasa di tengah meroketnya harga komponen memori global. Perusahaan ini menggunakan kembali RAM DDR4 lawas dari server yang sudah tak beroperasi untuk dipasang ke dalam mesin server Artificial Intelligence (AI) generasi terbaru yang secara bawaan pabrik hanya mendukung memori DDR5.
Langkah ini terungkap dalam dokumen yang dipresentasikan Meta dalam konferensi ISCA 2026 akhir Juni lalu. Dokumen tersebut mengungkap bagaimana Meta mengakali batasan teknis dengan merancang sebuah chip ASIC CXL 2.0 kustom yang diberi nama “Vistara”. Chip pintar ini berfungsi sebagai jembatan yang memungkinkan modul memori (DIMM) DDR4 lawas bekerja mulus berdampingan dengan platform DDR5 generasi baru, tanpa menimbulkan masalah kompatibilitas atau penalti latensi yang parah.
Server AI baru Meta, yang dijuluki “MemServers”, ditenagai oleh prosesor AMD Epyc Turin yang sangat bertenaga dengan 158 core dan 316 thread. Prosesor Turin ini secara teknis tidak mendukung RAM DDR4. Namun berkat chip Vistara, setiap unit MemServer kini dapat memuat total memori gabungan sebesar 1 TB, yang terdiri dari 768 GB RAM DDR5-6400 sebagai memori utama berkecepatan tinggi yang terhubung langsung, dan 256 GB RAM DDR4-2400 sebagai memori lawas yang terhubung via CXL Vistara.
Pisahkan Data ‘Panas’ dan ‘Dingin’
Rahasia keberhasilan sistem ini terletak pada bagaimana perangkat lunak Vistara memperlakukan kumpulan RAM DDR4 sebagai NUMA node terpisah tanpa CPU. Dengan cara ini, sistem akan secara otomatis memilah data. Data yang paling sering diakses (hot pages) akan disimpan di memori DDR5 yang melesat cepat. Sementara itu, data yang jarang digunakan atau diakses (cold pages) akan “dilempar” ke kumpulan RAM DDR4 yang lebih lambat.
Agar komponen lawas ini bisa dikenali oleh mesin modern yang secara resmi tidak mendukungnya, tim teknis Meta juga harus memodifikasi driver CXL pada sistem operasi Linux mereka. Pendekatan ini menunjukkan bagaimana inovasi perangkat keras dan perangkat lunak berpadu untuk menciptakan solusi yang efisien.
Baca Juga:
Pangkas Biaya Tanpa Korbankan Performa
Pendekatan kreatif Meta ini terbukti membuahkan hasil manis. Desain MemServers diklaim mampu memangkas kebutuhan jumlah server inferensi AI hingga 25%, serta mengurangi beban sistem tambahan seperti job-restart dan fragmentasi sebesar 33%. Hasilnya, Meta bisa menekan anggaran infrastruktur secara masif tanpa harus mengorbankan performa pemrosesan AI mereka secara signifikan.
Langkah efisiensi lewat teknologi CXL ini tampaknya mulai menjadi tren di kalangan raksasa teknologi (hyperscaler). Selain Meta, perusahaan semikonduktor fabless asal Korea Selatan, Panmnesia, juga mempresentasikan teknologi chip pengontrol CXL kustom mereka di ajang ISCA 2026. Teknologi tersebut menawarkan alternatif solusi bagi berbagai perusahaan untuk memadukan perangkat keras beda generasi demi menekan anggaran belanja komponen server yang kian mencekik.
Inisiatif ini juga sejalan dengan upaya Meta dalam mengoptimalkan biaya operasional di berbagai lini bisnisnya. Perusahaan terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi, termasuk melalui Aplikasi Pocket berbasis AI dan kebijakan Fitur AI Kacamata yang berbayar.
Dengan strategi daur ulang RAM DDR4 ini, Meta membuktikan bahwa inovasi tidak selalu harus dimulai dari nol. Terkadang, solusi terbaik justru datang dari memanfaatkan kembali sumber daya yang sudah ada dengan cara yang cerdas dan efisien.
