Американская компания NEMIX, специализирующаяся на поставках памяти и накопителей для корпоративных и государственных заказчиков, разместила в продаже один из самых ёмких комплектов оперативной памяти на рынке — набор DDR5 объёмом 4 ТБ. Речь идёт о комплекте из шестнадцати модулей по 256 ГБ каждый, выполненных в формате ECC RDIMM и работающих на частоте 6400 МГц с задержками CL52. Цена предложения впечатляет не меньше характеристик: за такой объём просят 70 800 долларов, что автоматически относит новинку к сегменту гиперскейлеров, крупных дата-центров и редких энтузиастов с практически безграничным бюджетом.
Стоимость комплекта выглядит особенно заметной на фоне продолжающегося дефицита DRAM. В пересчёте на объём получается около 17,3 доллара за гигабайт — почти вдвое дороже средней цены потребительской памяти, которая сегодня держится на уровне примерно 10 долларов за гигабайт. Однако столь высокий ценник объясняется не только ситуацией на рынке, но и сложностью самих модулей. В отличие от обычных DDR5 DIMM, эти RDIMM оснащены отдельными чипами коррекции ошибок, обеспечивающими полноценный ECC. Встроенный в стандарт DDR5 механизм on-die ECC предназначен лишь для повышения надёжности самих кристаллов памяти и не заменяет полноценную коррекцию ошибок, необходимую в серверных и рабочих станциях.
Дополнительные факторы, такие как четырёхранговая конфигурация 4Rx4, регистрация сигналов и работа при напряжении всего 1,1 В, делают эти модули одновременно производительными и энергоэффективными, но неизбежно увеличивают их себестоимость. Именно поэтому такие решения стоят заметно дороже привычных потребительских модулей и ориентированы на узкий круг задач.
Основными покупателями подобных комплектов, как и в случае с другими продуктами NEMIX, остаются гиперскейлеры и государственные структуры, которые, как правило, получают существенные скидки при закупках большими объёмами. Для них цена в десятки тысяч долларов за комплект памяти выглядит менее драматично и составляет лишь небольшую часть общих затрат на инфраструктуру. Такие модули находят применение в обучении крупных ИИ-моделей, работе с терабайтными in-memory базами данных и масштабных виртуализированных средах, где в одном сервере могут одновременно работать сотни контейнеров, а плотность памяти и надёжность данных имеют критическое значение.