**谷歌拆解退役服务器的 DDR4 内存模组,重新部署至新型 AI 服务器**

> <p data-vmark="cce7"\>IT之家 9 月 2 日消息,据 Wccftech 报道,DRAM 领域的供应持续吃紧,迫使 AI 服务商不得不各出奇招,只为抢购极度紧缺的内存资源。</p\><p data-vmark="bc4f"\>谷歌供应链基础设施高级总监尼基尔 · 切里安(Nikhil Cherian)近日在出席峰会论坛时透露,<strong\>人工智能产业已迅速由“算力受限”转变为“内存受限”</strong\>。在单台典型的 AI 服务器中,高性能内存占其物料清单的成本比例已高达约 75%。</p\><p data-vmark="e91f"\>切里安表示,为了“突破内存瓶颈,<strong\>谷歌正同时从软件和硬件两端协同发力</strong\>”。为此,谷歌甚至拆解了退役服务器以回收尚具利用价值的元器件,从而构建出一套内部循环利用的供应链体系。</p\><p data-vmark="d8a5"\>在某些应用场景下,谷歌似乎已被迫妥协 —— 不得不重新采用规格较旧的 DDR4 内存模组,以替代其新型 AI 服务器原本规划的 DDR5 模组。</p\><p data-vmark="aa3e"\>事实上,谷歌设计了专用的硬件转接卡,使得 DDR4 等上一代内存方案能够接入其新一代 AI 服务器。切里安坦言,谷歌正是特意将这批退役服务器调回机房,<strong\>目的就是拆解并回收其中的 DDR4 内存模组</strong\>。</p\><p data-vmark="6a10"\>IT之家注:为模型推理任务进行针对性优化的 TPU8i 芯片采用专用分层存储体系,在整机层面依托高速 DDR5 内存体系结构,专门负责处理数据预处理等任务。此外,每颗 TPU 8i 芯片均搭载 288 GB 的 HBM3e 高带宽内存。</p\><p data-vmark="530c"\>与此同时,这家科技巨头还在持续优化底层函数库、模型架构以及 KV 缓存压缩算法,竭力降低单位算力下的内存开销。</p\>

**来源信息**
- **来源**:IT之家(RSS)
- **分类**:行业
- **发布时间**:2026-09-02 23:00(北京时间)
- **原文**:[打开原文](https://www.ithome.com/0/997/687.htm)