DRAM供应持续紧张，已将AI巨头逼到拆旧服务器回收内存的地步。

谷歌供应链基础设施高级总监Nikhil Cherian近日透露，AI行业已从算力受限快速转向内存受限，高性能内存目前占单台AI服务器物料成本的约75%。

据Cherian介绍，为突破内存瓶颈，谷歌在软硬件两端同时发力，硬件层面甚至建立了内部回收供应链，将退役服务器拆解后回收可用的DDR4内存模块。

Cherian坦言，谷歌专门设计了硬件转接器，使上一代DDR4内存能够连接到新一代AI服务器上，并且正在专门重新导入退役服务器以拆取其中的DDR4模组。

这意味着原本应使用DDR5的新AI服务器，在部分情况下不得不降级使用回收的DDR4。

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软件层面，谷歌持续优化底层函数库、模型架构和KV Cache压缩技术，试图降低单位算力的内存消耗。

今年谷歌推出了两款TPU ASIC，分别是面向训练的TPU8t和面向推理的TPU8i，其中TPU8i每颗芯片配备288GB HBM3e，提供8.6 TB/s内存带宽，并集成384MB片上SRAM用于存储活跃的KV缓存，减少对外部系统内存的查询需求。

TPU8i服务器采用谷歌自研基于Arm架构的Axion处理器替代传统x86主机CPU，依赖高速DDR5内存架构处理数据预处理等主机级任务。

然而即便如此，谷歌仍被迫在部分场景中以回收的DDR4替代DDR5，足见当前DRAM供应紧张程度之深。