打破AI算力「記憶體牆」！宜鼎新世代DDR5 MRDIMM衝12800 MT/s、頻寬提高60%，Q4送樣

AI伺服器持續堆高CPU核心數與GPU算力，但真正拖慢整體系統效能的瓶頸，正逐漸轉向資料能否及時送進處理器。工業儲存與記憶體模組廠宜鼎（5289）宣布推出新世代DDR5 MRDIMM，透過MRCD與MDB元件，以及同時存取兩列記憶體的架構，將資料傳輸速率推升至12,800 MT/s，較現有DDR5-8000 RDIMM頻寬提高60%，鎖定生成式AI、大型語言模型（LLM）、雲端運算與邊緣AI等資料密集型應用，預計2026年第四季開始送樣。

隨著生成式AI、LLM與機器人應用快速發展，CPU與GPU規格持續升級，以承擔更龐大的模型訓練及推論工作。然而，處理器算得愈快，也意味著系統必須以更高速度搬移資料；一旦記憶體頻寬未能同步提升，再強大的運算核心仍可能因等待資料而閒置，形成所謂的「記憶體牆」（Memory Wall）。

換言之，CPU與GPU如同不斷增加機台、提高產能的工廠，記憶體則負責輸送原料。如果資料供應速度跟不上，即使新增更多運算核心，也難以發揮完整效能。這也使記憶體頻寬成為AI基礎建設持續擴張後，系統業者必須處理的下一項關鍵瓶頸。

同時存取兩列記憶體　頻寬較DDR5-8000 RDIMM提高60%

宜鼎此次推出的DDR5 MRDIMM，加入MRCD（Multiplexed Rank Clock Driver，多列暫存時脈驅動器）與MDB（Multiplexed Rank Data Buffer，多列資料緩衝器）元件，利用同時存取兩列記憶體的架構，增加處理器與記憶體之間的資料吞吐量。

透過這套架構，宜鼎將記憶體傳輸速率推升至12,800 MT/s，相較現有DDR5-8000 RDIMM提高60%。公司指出，MRDIMM除可擴大頻寬，也能降低記憶體控制器負載、改善延遲，讓CPU與GPU更快取得運算所需資料，進而提升整體系統效能。

不過，宜鼎所稱的「翻倍頻寬」，主要是指MRDIMM可同時存取兩列記憶體的架構特性，並不代表所有AI工作負載的實際效能都會直接成長一倍。若以公司此次提供的明確比較基準來看，12,800 MT/s相較DDR5-8000 RDIMM的頻寬增幅為60%，至於最終能帶來多少模型訓練及推論效能提升，仍將視CPU、GPU、軟體及實際工作負載而定。

在相容性方面，宜鼎DDR5 MRDIMM採287-pin設計，並沿用DDR5 RDIMM插槽規格，可降低伺服器與系統業者重新設計硬體的門檻。不過，插槽相容不等於所有既有DDR5伺服器都能直接換裝，實際導入仍須搭配支援MRDIMM的CPU、記憶體控制器及伺服器平台。

容量最高128GB　宜鼎從工控、邊緣AI向高密度運算延伸

產品規格方面，宜鼎規劃推出32GB、48GB、64GB、96GB與128GB等容量，因應不同AI模型及運算情境的記憶體需求；運作溫度支援攝氏0度至95度，並整合eFuse電子保險絲與TVS瞬態電壓抑制保護設計，以維持高速運作環境下的穩定性。

宜鼎過去長期深耕工業儲存及工控記憶體市場，近年則逐步擴大邊緣AI產品布局。此次切入DDR5 MRDIMM，反映公司正將產品版圖從工控、邊緣推論，向生成式AI、LLM訓練、雲端伺服器等資料密集度更高的運算市場延伸。

宜鼎國際工控DRAM事業處總經理張偉民表示，宜鼎除持續深耕工控市場、拓展邊緣AI需求，也針對資料密集度更高的AI應用，開發相應的次世代記憶體解決方案。

「本次推出的DDR5 MRDIMM透過突破性的架構設計，大幅提升記憶體效能。」張偉民表示，藉由記憶體與CPU、GPU速度配合，可進一步改善生成式AI及大型語言模型訓練等應用的運算效能。

鎖定LLM訓練、雲端與機器人　送樣時程仍看CPU平台進度

宜鼎指出，在處理相同AI語言模型時，採用MRDIMM的系統可透過更高記憶體頻寬及運算核心配置，提高以Token為基礎的資料處理效率。除生成式AI與LLM訓練外，產品也鎖定雲端運算伺服器、邊緣AI推論、3D建模及機械手臂等應用場景。

宜鼎DDR5 MRDIMM預計2026年第四季開始送樣，後續也將擴充不同容量及客製化規格。不過，公司強調，實際進度仍可能依JEDEC相關規範及CPU平台發展進程調整，意味產品目前仍處於生態系驗證與客戶導入前期，後續能否順利進入量產，仍須觀察處理器支援、平台驗證與客戶測試進度。