Nvidia и партнёры создадут сверхбыстрый модуль памяти SOCAMM для AI PC

Nvidia совместно с ведущими производителями SK Hynix, Samsung и Micron разрабатывает новый стандарт памяти, ориентированный на высокую производительность и компактные размеры. Стандарт получил название System On Chip Advanced Memory Module (SOCAMM) и уже проходит тестирование.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Nvidia

Модуль может стать основой для следующего поколения компьютеров на базе искусственного интеллекта (ИИ) Nvidia Project Digits, анонсированных на CES 2025. Как пишет Tom's Hardware, новый стандарт обещает превзойти существующий модуль памяти Low-Power Compression Attached Memory Modules (LPCAMM) и традиционные DRAM-решения благодаря ряду преимуществ.

Во-первых, SOCAMM будет более экономически эффективным по сравнению с DRAM в формате SO-DIMM, так как технология позволяет разместить LPDDR5X-память непосредственно на подложке. Во-вторых, SOCAMM получит больше интерфейсов ввода/вывода — до 694 портов против 644 у LPCAMM и 260 у традиционной DRAM, что должно значительно увеличить пропускную способность и скорость обмена данными.

Кроме того, так как модуль отсоединяемый, это упростит модернизацию оборудования в дальнейшем. При этом, компактные размеры также помогут повысить общую ёмкость памяти.

Технические детали SOCAMM пока держатся в секрете, поскольку стандарт разрабатывается без участия совета JEDEC. Согласно имеющимся данным, Nvidia и партнёры в настоящее время обмениваются прототипами модуля для проведения тестов производительности.