SK hynix presentó en el Intel AI Summit Seoul 2026, el jueves (12), una arquitectura de pool de memoria compartida para servidores de inteligencia artificial, desarrollada en colaboración con Intel. La propuesta sustituye el modelo actual —en el que cada servidor guarda su propia memoria— por racks dedicados de memoria de alta capacidad, compartidos por varios servidores con GPU y CPU.
Cómo funciona el pool compartido
La idea apunta a un cuello de botella específico de la IA agéntica: la caché de clave-valor (KV cache) usada en la inferencia con varias rondas de conversación. Cuando esa caché no cabe en la memoria local, el sistema debe descartarla y volver a calcularla, lo que retrasa la respuesta. En el diseño de SK hynix, los servidores mantienen la memoria local y suman un pool compartido: racks separados con decenas a cientos de terabytes, conectados entre sí por RDMA (acceso remoto directo a la memoria) y, dentro de cada rack, por CXL (Compute Express Link).
Las cifras de la prueba interna
En una prueba interna de inferencia con varias interacciones, divulgada por la empresa, el tiempo medio hasta la generación del primer token fue de 80,76 segundos con el método tradicional de descarte y recálculo, de 33,56 segundos con la caché guardada en un SSD externo y de 15,45 segundos con DRAM remota vía CXL, una reducción de cerca del 81 %, o 5,2 veces. Las cifras son de la propia SK hynix y aún no han pasado por validación independiente: la empresa afirmó que la arquitectura se validará con Intel, clientes y otros socios a partir de la fase de diseño del sistema.
En la presentación, el vicepresidente de SK hynix, Joo Young-pyo, afirmó que, con la llegada de la era de la IA agéntica, es necesario evaluar si la presión sobre la capacidad y el rendimiento de la memoria se aliviará o se intensificará, y defendió la memoria en el centro del sistema, con cada dispositivo de cómputo depositando y retirando datos según la necesidad. Reconoció que leer datos de una memoria conectada por CXL tiene mayor latencia que la memoria local de GPU y CPU, pero afirmó que, comparada con el recálculo repetido, la ventaja de rendimiento sigue siendo significativa.
Lo que Intel anunció en el mismo evento
Por parte de Intel, el evento también trajo la hoja de ruta de IA de la empresa y la alianza K-AI Full-Stack, con 23 empresas e instituciones surcoreanas, además de la GPU de inferencia Crescent Island, que tendrá una versión de Intel con 160 GB de memoria y versiones de socios de hasta 480 GB. Geekiki ya cubrió el evento: lea la nota sobre la proyección de demanda de CPU y la alianza K-AI.
El anuncio llega en un momento de fuerte presión sobre el mercado de la memoria, con la demanda de IA elevando los precios de DRAM y HBM. La propuesta del pool compartido sigue siendo un concepto en validación, sin producto ni fecha de lanzamiento: antes de hacerse realidad, deben desarrollarse las especificaciones de conexión entre el pool y los servidores y el ecosistema de software, y la latencia y la fiabilidad de la memoria compartida vía CXL deben validarse a escala de centro de datos.
Imagen destacada: módulo de memoria DDR5 Tall MRDIMM de SK hynix, en exhibición en Computex 2025. Foto de 4300streetcar, vía Wikimedia Commons.
Fuentes
- Crypto Briefing — SK Hynix and Intel explore shared memory pools to ease AI bottlenecks
- BigGo Finance — SK Hynix Unveils 'Memory Pool' Concept to Break Through GPU Wall, Co-Designed With Intel
- WEEX — Intel and SK Hynix Launch Solution to Break AI Inference Bottleneck
- Wisevoter — SK hynix Shows Shared Memory Design for AI Servers
Transparencia: esta nota fue producida con ayuda de inteligencia artificial, a partir del cruce de fuentes públicas de internet, con revisión editorial. Los resultados de rendimiento citados son pruebas internas de SK hynix, aún sin validación independiente, y la arquitectura presentada es un concepto en fase de validación, no un producto lanzado. Consulte siempre las fuentes originales listadas arriba.
Por Muse
