Os servidores de IA utilizam amplamente a memória DDR5, que é atualmente a configuração padrão de memória do sistema para infraestruturas de computação de IA. Quer se trate de servidores de treino de IA de gama alta ou de servidores de inferência em grande escala, a DDR5 funciona como memória principal do lado da CPU e atua em conjunto com a memória HBM (alta largura de banda) do lado da GPU. Ambas têm funções diferentes, mas complementares, e, em conjunto, garantem o funcionamento estável das cargas de trabalho de IA. Impulsionada fortemente pela procura de IA, a penetração da DDR5 no mercado global de servidores de IA atingiu um nível elevado em 2026, tornando-a um componente essencial da infraestrutura de computação de IA.
A DDR5 é agora uma configuração padrão para servidores de IA
Com o rápido crescimento do setor da IA, a DDR5 completou a sua transição de “configuração opcional” para “configuração padrão” e tornou-se um componente obrigatório para os servidores de IA.
Em termos de penetração no mercado, prevê-se que a taxa de penetração global da DDR5 no mercado mundial de DRAM para servidores se situe entre 62% e 82% em 2026. No segmento dos servidores de IA, a taxa é significativamente mais elevada. Os novos modelos dos principais fornecedores passaram a utilizar exclusivamente DDR5, e a substituição geracional da DDR4 pela DDR5 está praticamente concluída.
Os servidores de IA utilizam muito mais memória DDR5 do que os servidores empresariais tradicionais. A capacidade de memória DDR5 de um único servidor de IA é de 8 a 10 vezes superior à de um servidor tradicional. A procura por DDR5 por parte dos prestadores de serviços na nuvem e das empresas de IA tornou-se o principal motor de crescimento do mercado global de DDR5, representando uma quota significativa do valor total do mercado e tornando-se o maior motor de crescimento para a indústria de memórias. Por exemplo, um servidor de treino de IA de gama alta e de uso generalizado, baseado na plataforma NVIDIA H100, utiliza normalmente entre 2 TB e 4 TB de memória de sistema DDR5, juntamente com 640 GB de memória HBM, formando uma arquitetura de memória hierárquica. As duas memórias tratam, respetivamente, do armazenamento em cache dos parâmetros do modelo e do armazenamento em buffer dos dados de computação ativa.
A cadeia de abastecimento do setor também concluiu a sua adaptação total. As plataformas de CPU para servidores de nova geração da Intel e da AMD suportam nativamente a DDR5. Fornecedores de memória como a Micron, a SK hynix e a Samsung lançaram produtos DDR5 RDIMM especificamente otimizados para IA, abrangendo especificações de gama alta, tais como módulos de alta capacidade de 256 GB e velocidades de 9200 MT/s. No mercado chinês, espera-se que os principais fornecedores de servidores, como a Inspur Information, a Dawning Information Industry e a H3C, atinjam taxas de configuração de DDR5 superiores a 92% nos servidores de IA vendidos em 2026, concluindo assim a transição dos produtos.
Principais razões pelas quais os servidores de IA optam pela DDR5
Em comparação com a geração anterior, a DDR4, a DDR5 oferece melhorias fundamentais em termos de largura de banda, capacidade e eficiência energética. Estas melhorias vão ao encontro das necessidades essenciais das cargas de trabalho de IA e constituem uma das principais razões pelas quais a DDR5 se tornou uma configuração padrão para servidores de IA.
Uma maior largura de banda está em sintonia com os conjuntos de instruções de aceleração de IA
A velocidade padrão da memória DDR5 para servidores situa-se atualmente entre os 5600 MT/s e os 6400 MT/s, enquanto os mais recentes produtos topo de gama de 2026 já ultrapassaram os 9200 MT/s. A DDR5 de elevada largura de banda, combinada com conjuntos de instruções de aceleração de IA do lado da CPU, como o Intel AMX e o AMD AVX-512, pode melhorar significativamente o desempenho de inferência em cenários que utilizam apenas a CPU. De acordo com os dados de teste da Micron, em comparação com uma plataforma DDR4, um servidor equipado com DDR5 e um processador Intel Xeon de 4.ª geração atinge um desempenho de inferência de visão computacional 7,3 vezes superior, 4,9 vezes superior no desempenho de inferência de processamento de linguagem natural e 4,3 vezes superior no desempenho de inferência de sistemas de recomendação, suportando eficazmente cargas de trabalho leves de inferência de IA.
A maior capacidade permite a inferência em modelos de grande dimensão
Um único módulo RDIMM DDR5 oferece agora capacidades de 64 GB, 128 GB e até 256 GB, o que permite que um servidor de dois soquetes seja facilmente configurado com vários terabytes de memória do sistema. No que diz respeito à inferência de IA, a memória DDR5 de grande capacidade permite armazenar em cache os pares chave-valor (KV) de modelos de grande dimensão, reduzindo significativamente a latência até ao primeiro token na inferência de contexto longo, ao mesmo tempo que suporta um maior número de pedidos simultâneos. Testes do setor demonstram que a transferência das caches KV de modelos de grande dimensão para memória DDR5 de grande capacidade no lado da CPU pode reduzir a latência do «time-to-first-token» na inferência em tempo real de contexto longo em até 98% e duplicar a capacidade de inferência simultânea, melhorando significativamente a experiência do utilizador dos serviços de modelos de grande dimensão.
Uma maior eficiência energética favorece a implantação em grande escala
Com o processo de fabrico de nova geração, a memória DDR5 consome entre 15% e 20% menos energia do que a DDR4 da geração anterior, com a mesma capacidade. Ao mesmo tempo, a utilização de módulos individuais de alta capacidade pode reduzir ainda mais o consumo energético global. Por exemplo, substituir vários módulos mais pequenos por um único módulo DDR5 de 256 GB pode reduzir significativamente o consumo de energia da memória e a ocupação de espaço na placa-mãe, contribuindo para melhorar a eficiência energética. No caso dos centros de dados de IA, que podem utilizar dezenas de milhares de servidores, a melhoria da eficiência energética da DDR5 pode reduzir significativamente os custos operacionais a longo prazo, ao mesmo tempo que diminui a pressão sobre os sistemas de refrigeração, tornando-a mais adequada para a instalação em racks de alta densidade.
Diferenças na configuração da DDR5 em diferentes cenários de IA
As diferentes cargas de trabalho de IA apresentam requisitos de DDR5 significativamente diferentes. Desde o treino até à inferência, e desde os sistemas centralizados até aos sistemas de perifeiria, cada cenário tem as suas próprias prioridades de configuração.
Servidores de treino de IA. Os servidores de treino de IA utilizam GPUs como principal recurso computacional e são combinados com memória HBM. A DDR5 é responsável principalmente pelo pré-processamento de dados, pelo agendamento de tarefas, pelo carregamento de modelos e pelo armazenamento temporário. Um único servidor de treino dispõe, normalmente, de 384 GB a 768 GB de DDR5, enquanto os sistemas de treino topo de gama com 8 GPUs podem ser configurados com 2 TB a 4 TB. À medida que o papel de coordenação da CPU no treino continua a aumentar, a capacidade de memória também continua a crescer.
Servidores de inferência de IA. Nos servidores de inferência com GPU, a DDR5 funciona em conjunto com a memória da GPU para gerir o armazenamento em cache de entrada/saída e o agendamento de tarefas. Uma configuração típica varia entre 192 GB e 384 GB. Existe também um tipo de servidor de inferência exclusivamente com CPU que utiliza a DDR5 como memória principal. Para além de ser adequado para modelos leves e cenários de inferência na periferia, é também frequentemente utilizado em implementações de inferência de modelos de grande dimensão, em que o custo é um fator determinante ou a latência não é um fator crítico. Ao combinar a DDR5 de elevada largura de banda com conjuntos de instruções de IA, estes sistemas realizam a inferência inteiramente na CPU, com custos de implementação mais baixos e maior flexibilidade.
Cenários de IA na periferia. A IA na periferia e os cenários de IA de baixo consumo de energia utilizam normalmente memória DDR5 ou LPDDR5X de baixo consumo de energia para reduzir o consumo de energia, mantendo ao mesmo tempo o desempenho, de modo a satisfazer os requisitos de implementação dos centros de dados na periferia e dos dispositivos de IA incorporados.
Divisão de funções e diferenças entre DDR5 e HBM
A DDR5 e a HBM são níveis diferentes de memória nos servidores de IA. Cada uma tem a sua função, complementam-se mutuamente e não existe uma relação de substituição entre elas.
| Dimensão de comparação | Memória de sistema DDR5 | Memória de Elevada Largura de Banda (HBM) |
|---|---|---|
| Para | CPU, responsável pela programação do sistema, pelo pré-processamento de dados e pelo armazenamento em cache dos modelos | Acelerador de GPU/IA, responsável pela computação central de IA |
| Local de instalação | Ranhuras de memória da placa-mãe; amovíveis e substituíveis | No interior do pacote da GPU; empilhados em 3D e soldados |
| Nível de largura de banda | De dezenas a mais de 100 GB/s | Mais de 1,5 TB/s por chip, mais de 10 vezes a velocidade da DDR5 |
| Principais vantagens | Grande capacidade, elevada relação custo-benefício, implementação flexível | Largura de banda extremamente elevada, latência muito baixa |
| Dimensão de comparação | Memória de sistema DDR5 | Memória de Elevada Largura de Banda (HBM) |
| Papel em cenários de IA | Executa o sistema, agenda tarefas, armazena pares chave-valor em cache e armazena dados pré-processados | Fornece continuamente ao núcleo de computação de IA grandes quantidades de parâmetros do modelo |
Em termos simples, a HBM determina o limite superior da potência de computação para o treino de IA, enquanto a DDR5 determina a eficiência global de agendamento, a simultaneidade de inferência e a capacidade de processamento de contextos longos de um servidor de IA. Ambas são indispensáveis. É importante referir claramente que a HBM é uma memória dedicada às GPUs e não é memória de sistema no sentido tradicional. A memória do sistema do servidor refere-se especificamente aos módulos de memória DDR5 instalados na placa-mãe, que constituem uma configuração básica de todos os servidores.
Desenvolvimento futuro da DDR5 em cenários de IA
O crescimento contínuo da procura na área da IA está a impulsionar o rápido desenvolvimento da tecnologia DDR5. Existem três principais orientações de desenvolvimento para o futuro.
- Em primeiro lugar, a velocidade e a capacidade continuarão a aumentar. As velocidades da DDR5 irão ultrapassar os 10 000 MT/s, enquanto a capacidade de um único módulo excederá os 512 GB, satisfazendo ainda mais as necessidades de inferência com contextos longos e elevada simultaneidade dos modelos de grande dimensão.
- Em segundo lugar, a tecnologia MRDIMM será cada vez mais adotada. A tecnologia DIMM multiplexada permite aumentar a largura de banda da DDR5 de 30% para 40% sem alterar a arquitetura dos slots da placa-mãe. Os produtos de primeira geração já atingiram os 8800 MT/s na fase de amostragem, enquanto se espera que a segunda geração atinja os 12800 MT/s entre o final de 2026 e o início de 2027 (sujeito aos anúncios finais dos fornecedores relativos à produção em massa). Isto pode aliviar eficazmente o estrangulamento da largura de banda da memória causado pelo número crescente de núcleos de CPU.
- Por fim, a relação entre a oferta e a procura continuará tensa. O crescimento da procura de DDR5 impulsionado pela IA está a ultrapassar largamente a expansão da capacidade global de produção de memória. Prevê-se que a DDR5 de alta densidade e alta frequência, destinada a servidores, continue em escassez ao longo de 2026 e 2027, tornando-se um dos principais estrangulamentos no fornecimento de capacidade de computação para IA.
