El sector de centros de datos atraviesa una fase de transformación acelerada a medida que la IA pasa del entrenamiento masivo a la inferencia continua. Este cambio ha desplazado el foco desde el rendimiento bruto hacia un equilibrio más complejo entre potencia de cálculo, consumo energético y escalabilidad, especialmente en infraestructuras que operan de forma permanente.
En este contexto, Samsung ha presentado SOCAMM2 (Small Outline Compression Attached Memory Module), un nuevo módulo de memoria para servidores basado en LPDDR5X, diseñado específicamente para centros de datos de IA. La compañía ya ha comenzado a suministrar muestras a clientes, lo que confirma que el desarrollo se encuentra en una fase avanzada de validación.
LPDDR entra en el entorno de servidores
SOCAMM2 supone un paso poco habitual dentro del sector de servidores, tradicionalmente dominado por módulos RDIMM basados en DDR. La propuesta de Samsung combina las ventajas energéticas de la memoria LPDDR con un formato modular y desmontable, algo clave para su adopción en entornos profesionales.
Según la compañía, este enfoque permite ofrecer más del doble de ancho de banda frente a módulos RDIMM convencionales, con un consumo energético superior en más de un 55%, manteniendo un rendimiento estable bajo cargas intensivas de IA. El objetivo no es sustituir a la DDR en todos los escenarios, sino complementarla en servidores acelerados donde la eficiencia energética es crítica.
Diseño modular y menor coste operativo
Uno de los aspectos más relevantes de SOCAMM2 es su diseño desacoplable, que rompe con la limitación habitual de las soluciones LPDDR soldadas a placa. Este planteamiento permite actualizar o sustituir la memoria sin modificar la placa base, reduciendo tiempos de parada y mejorando la gestión del ciclo de vida del sistema.
Desde el punto de vista operativo, esta característica tiene un impacto directo en el coste total de propiedad (TCO), un factor clave en grandes despliegues de IA. A ello se suma una menor generación de calor, lo que facilita el control térmico y reduce las necesidades de refrigeración en entornos de alta densidad.
Optimización del espacio y la refrigeración
Samsung también ha rediseñado la disposición física del módulo. Frente al montaje vertical típico de los RDIMM, SOCAMM2 adopta una orientación horizontal, lo que mejora el aprovechamiento del espacio a nivel de sistema.
Este enfoque permite una mayor flexibilidad en el diseño de disipadores y flujos de aire, facilitando la integración con CPUs y aceleradores y manteniendo compatibilidad tanto con refrigeración por aire como con sistemas de refrigeración líquida.
Colaboración con NVIDIA y estandarización JEDEC
El desarrollo de SOCAMM2 no se está produciendo de forma aislada. Samsung trabaja de manera estrecha con NVIDIA para optimizar este tipo de memoria dentro de infraestructuras aceleradas de IA. Desde NVIDIA señalan que “a medida que las cargas de IA evolucionan del entrenamiento a la inferencia rápida, los centros de datos requieren soluciones de memoria que combinen alto rendimiento y eficiencia energética”, subrayando la importancia de esta colaboración técnica.
Paralelamente, la industria ha iniciado procesos de estandarización en JEDEC para módulos de memoria LPDDR orientados a servidores, con Samsung participando activamente junto a otros actores clave. Este paso es fundamental para garantizar compatibilidad y adopción a largo plazo en plataformas futuras.
Un cambio de paradigma en la memoria para IA
Con SOCAMM2, Samsung marca un hito en la convergencia entre memoria de bajo consumo y servidores de alto rendimiento. La introducción de LPDDR en entornos profesionales abre la puerta a sistemas más compactos, eficientes y escalables, alineados con las exigencias actuales de la IA de inferencia.
A medida que las cargas de trabajo continúan creciendo en complejidad y volumen, este tipo de soluciones anticipan una reconfiguración profunda del diseño de los centros de datos, donde la eficiencia energética será tan determinante como la capacidad de cálculo.
Vía: TechPowerUp
