キオクシアが「DRAMとSSDの間を埋める」新手法、メモリ不足をどう解消？：AIサーバの「高コスト・容量不足」に打ち手

AI需要の高まりでメモリ需給が逼迫（ひっぱく）する中、メモリの容量不足やコスト増大の課題にアプローチする手法が注目を集めている。キオクシアが発表した技術も、メインメモリの使用効率を高める効果が期待される。

[＠IT]

　AI（人工知能）技術の利用拡大に伴い、AI処理用のサーバで使われるメモリは需給が逼迫（ひっぱく）している。加えて、処理能力を高めるために「DRAM」（メインメモリ）の容量を増やせば、コストがかさむという課題もあり、メモリの容量不足、コスト増大が浮き彫りになっている。

　こうした中でDRAMより大容量化しやすいフラッシュメモリを活用し、DRAMとSSD（ストレージ）の間を埋め、容量不足やコスト増大の課題にアプローチする動きが出ている。キオクシアはこうした用途を想定した新たなメモリ拡張技術の開発を進めている。AIなどで増大するメモリ需要に対応しつつ、メモリにかかるコストを抑える効果が期待される。

容量を補完、DRAMの使用効率を高めるメモリ技術

　キオクシアが2026年8月4〜6日に米国で開催された「FMS: The Future of Memory and Storage」にて参考出展したのが、低遅延メモリ拡張モジュール「KIOXIA XL1」シリーズだ。

　同メモリモジュールは、低遅延・高性能を特徴とするフラッシュメモリ「XL-FLASH」を搭載している。主にストレージ用途に用いられてきたフラッシュメモリを、メインメモリの拡張用途として活用するものだ。

　加えてKIOXIA XL1は、CPUやメモリ、各種AIアクセラレーターなどを高速に接続するインターコネクト規格「CXL」（Compute Express Link）に対応する。こうしてフラッシュメモリとCXLを組み合わせたKIOXIA XL1に、アクセス頻度の低いデータをDRAMからKIOXIA XL1に移すことで、DRAMの使用効率を高めることを想定している。

キオクシアが提案するCXL対応メモリ拡張モジュール「KIOXIA XL1シリーズ」（提供：キオクシア）

　「従来のDRAMとSSDの間にある性能とコストのギャップを埋め、ハイパースケール環境におけるメモリ拡張を可能にする技術」だとキオクシアは説明している。

AIサーバで注目される「メモリ階層化」

　AI処理を支えるメモリ技術としては、複数のDRAMを垂直に積み重ね、広帯域幅でのデータ転送を可能にする「HBM」（High Bandwidth Memory）がある。AIの学習や推論を高速化する上で重要な役割を担っているものだが、容量やコストには制約がある。

　そのため、全てのデータを高速なメモリに置くのではなく、アクセス頻度や求められる性能に応じて、異なる種類のメモリやストレージを使い分けるメモリ階層化の手法が重要になる。KIOXIA XL1が狙うのは、こうしたメモリ階層の中で、DRAMとSSDの間を埋め、高速なDRAMをより必要性の高いデータに利用できるようにすることだ。

　KIOXIA XL1が利用するCXLは、「PCI Express」（PCIe）を物理インタフェースとして使用し、CPUとメモリ、アクセラレーターなどを高速に接続する規格。サーバのメモリ容量を拡張したり、CPUから外部のメモリを利用したりする用途などが想定されており、製品化や実用化の動きが加速している。

　キオクシアは2026年8月中に、業界パートナー向けにKIOXIA XL1の評価用サンプルを出荷する予定だとしている。