Depuis des années, la conversation sur l’Intelligence Artificielle dans les centres de données s’est concentrée sur l’évidence : GPUs, accélérateurs, réseaux à haute vitesse et systèmes de refroidissement capables de soutenir des racks qui ne fonctionnent plus seulement « par intermittence », mais en continu. Cependant, dans la réalité économique d’un déploiement d’IA — celle qui se mesure en consommation électrique, densité par rack, temps d’indisponibilité et cycles de renouvellement du matériel — un composant commence à prendre une importance stratégique : la mémoire du système.

Dans ce contexte, Samsung a présenté le module SOCAMM2, une mémoire basée sur LPDDR5X conçue spécialement pour les plateformes de centres de données orientées IA. La proposition vise à transférer vers le serveur certains des avantages classiques de la mémoire LPDDR — consommation réduite et haute efficacité — tout en évitant l’un de ses inconvénients historiques majeurs : la dépendance à un composant soudé en permanence sur la carte, ce qui complique la maintenance et limite les mises à jour massives.

Qu’est-ce que SOCAMM2 et pourquoi est-ce important ?

Le SOCAMM2 (Small Outline Compression Attached Memory Module) représente essentiellement une façon d’intégrer des puces LPDDR5X dans un format modulaire, démontable et adapté aux serveurs. La démarche est simple à expliquer, mais complexe à mettre en œuvre : apporter dans le centre de données une mémoire conçue à l’origine pour mobiles et ordinateurs portables (LPDDR), réputée pour son autonomie énergétique, tout en évitant de transformer chaque carte mère en un « tout ou rien » si un composant tombe en panne ou si, dans deux ans, il faut augmenter la capacité.

Samsung soutient que cette approche permet de combiner un débit accru avec une consommation moindre comparé aux modules DDR5 RDIMM traditionnels, qui restent la référence pour les serveurs généralistes. Ce mouvement ne vise pas à remplacer la mémoire à très haut débit (HBM), intégrée aux GPU ou accélérateurs — indispensable pour l’entraînement et l’inférence haute performance —, mais à couvrir une couche différente : la mémoire du système « proche du CPU » (ou du superchip CPU-GPU), où l’efficacité par watt commence à peser autant que la performance brute.

De la salle des machines au bilan financier

En gestion financière des centres de données, chaque watt consommé engendre un coût récurrent : énergie, refroidissement et limitation de la densité par rack. La mémoire, dans les charges d’IA de plus en plus « toujours allumée », n’est plus un simple détail. La logique économique derrière des modules comme SOCAMM2 est claire : si l’on peut déplacer plus de données pour chaque watt consommé, cela améliore le coût opérationnel global, réduit la charge thermique et libère des marges pour augmenter la puissance de calcul dans le même espace physique.

Samsung met précisément l’accent sur ce point : la mémoire ne peut plus être traitée comme une optimisation secondaire lorsque le centre de données évolue vers une inférence soutenue avec des services qui génèrent des tokens, résument des documents ou répondent à des assistants en temps réel tout au long de la journée.

Un défi historique : LPDDR en serveurs, toujours peu convivial

LPDDR s’est distinguée par ses tensions plus faibles et ses mécanismes d’économie d’énergie agressifs. Le problème, jusqu’à présent, était pratique : cette mémoire est souvent soudée directement sur la carte, comme c’est le cas pour de nombreux appareils mobiles. Dans un centre de données, cela représente un frein culturel et logistique. Les opérateurs majeurs considèrent que la mémoire doit pouvoir être remplacée, étendue ou réutilisée sans remplacer entièrement la carte ou arrêter le système plus longtemps que nécessaire.

SOCAMM2 cherche à résoudre ce frein entre efficacité et maintenabilité : il adopte un format modulaire « compression-attached » (fixation par compression), conçu pour préserver l’intégrité du signal LPDDR5X à haute vitesse tout en permettant remplacement et mise à jour comme partie intégrante du cycle normal du matériel.

Une étape clé : la normalisation par JEDEC

Au-delà du module lui-même, ce qui peut réellement accélérer — ou freiner — son adoption, c’est l’écosystème. Le marché des serveurs est méfiant vis-à-vis des formats trop propriétaires : la dépendance à un seul fournisseur implique un risque d’approvisionnement, moins de concurrence et de moins bonnes conditions d’achat à long terme.

C’est pourquoi SOCAMM2 est aligné avec la norme JESD328 de JEDEC, intégrée dans le cadre du standard CAMM2. En pratique, cette normalisation vise à faire du format modulaire LPDDR une solution interopérable et « sans fournisseur exclusif », s’approchant du modèle que représentent historiquement les modules RDIMM. Si cette interopérabilité se développe, le débat cesse d’être « une initiative d’un fabricant » pour devenir une véritable catégorie industrielle : une mémoire modulaire basse consommation pour serveurs IA.

Ce n’est pas que Samsung : Micron s’engage aussi, le marché s’échauffe

La preuve que tout ceci ne concerne pas qu’un seul acteur repose sur la compétition : Micron a annoncé le lancement de modules SOCAMM2 d’une capacité allant jusqu’à 192 Go basés sur LPDDR5X, avec un discours similaire : plus de capacité dans un encombrement réduit, gains d’efficacité et orientation vers l’inférence en centres de données IA. Cette pression concurrentielle est souvent l’ingrédient qui transforme une promesse technique en un marché réel : lorsque plusieurs fournisseurs se disputent le marché, les acheteurs d’entreprise sont plus confiants pour planifier leurs déploiements.

Pour un observateur financier, cela revêt une importance particulière : si SOCAMM2/CAMM2 devient une norme, cela pourrait ouvrir une nouvelle « voie » pour la DRAM orientée IA, avec des implications pour les marges, la diversification des fabrications et les contrats avec de grands clients d’infrastructure.

Les enjeux secondaires : latence, thermique et coût

Tout n’est pas rose. La LPDDR5X a tendance à présenter une latence plus élevée que la DDR5, en partie en raison de ses choix de conception favorisant efficacité et vitesse par broche. Sur un PC de bureau ou pour des charges interactives, cette latence peut se faire sentir. En IA, cependant, la performance est souvent plus dépendante de la bande passante soutenue et du parallélisme, rendant la latence moins critique dans de nombreux flux de travail.

Cependant, plusieurs incertitudes subsistent : comportement thermique lors de la concentration de puces dans un module compact, stabilité du signal à haute vitesse et maturité du support à travers plateformes et firmware. Et il y a aussi le facteur prix : LPDDR5X n’est pas forcément moins cher que DDR5, et SOCAMM2 ajoute une complexité mécanique. Sa proposition de valeur repose donc sur le coût total de possession : réduction de la consommation, diminution du refroidissement, augmentation de la densité utile et meilleure réutilisation du matériel.

Une évolution discrète mais potentiellement révolutionnaire pour l’architecture du rack

L’évolution des centres de données IA oblige à revoir des postulats qui semblaient immuables. Pendant des décennies, la mémoire serveurs s’est déployée selon un modèle stable (DIMM après DIMM) avec des améliorations progressives. Avec l’IA, l’équilibre entre calcul, mémoire, énergie et maintenabilité se brise. SOCAMM2 n’est pas un coup médiatique comme une nouvelle GPU, mais il représente une transformation structurelle : si la mémoire se mesure désormais en « tokens par watt » et en facilité d’opération à grande échelle, le standard dominant pourrait commencer à évoluer.

Questions fréquentes

En quoi SOCAMM2 diffère-t-il de la mémoire DDR5 RDIMM traditionnelle en serveurs ?
SOCAMM2 utilise LPDDR5X dans un format modulaire conçu pour l’efficacité énergétique et un débit élevé, contrairement au DDR5 RDIMM qui est le standard généraliste dominant. La clé réside dans le rapport performance/consommation, la taille physique, ainsi que dans l’approche de serviceabilité adaptée à l’IA.

SOCAMM2 remplace-t-il la HBM des GPU en serveurs d’Intelligence Artificielle ?
Non. La HBM reste la mémoire à très haut débit intégrée aux accélérateurs pour l’entraînement et l’inférence intensifs. SOCAMM2 vise la mémoire du système (attachée au CPU ou au superchip CPU-GPU), en complément de la HBM dans la hiérarchie mémoire d’un serveur IA.

Pourquoi l’efficacité énergétique de la mémoire est-elle si cruciale en inférence IA ?
Parce que l’inférence tend à être soutenue et continue. Lorsque des milliers de serveurs génèrent des réponses en permanence, la consommation mémoire devient un coût d’exploitation et de refroidissement important. Améliorer le débit par watt peut réduire le coût par rack et augmenter la capacité totale du centre de données.

Que faut-il pour qu’un centre de données adopte les modules SOCAMM2 ?
Des plateformes compatibles au niveau de la conception (cartes mères et contrôleurs adaptés au format « compression-attached »), un support logiciel et un écosystème mature. La normalisation par JEDEC vise précisément à accélérer cet écosystème afin qu’il ne dépende pas d’un seul fabricant.

Source : semiconductor.samsung