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      이노디스크, AI 워크로드 지원하는 고속 DDR5 12800 MT/s MRDIMM 출시


      뉴스 제공처

      Innodisk Corporation

      2026년 07월 31일 22:07 KST

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      타이베이 2026년 7월 31일 /PRNewswire/ -- 글로벌 AI 솔루션 선도 기업 이노디스크(Innodisk)가 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 로보틱스 애플리케이션의 빠른 성장을 지원하는 DDR5 12800 MT/s MRDIMM을 출시했다. 데이터 전송률이 업계 최고 수준인 12800 MT/s에 달하는 첨단 메모리 모듈로 AI 기반 혁신의 증가하는 처리 수요에 대응할 수 있을 만큼 대역폭 효율성과 확장성이 우수하다.

      이노디스크는 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 로보틱스 애플리케이션의 빠른 성장을 지원하기 위해 DDR5 12800 MT/s MRDIMM을 출시했다.

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      Innodisk introduces the DDR5 12800 MT/s MRDIMM to support the rapid growth of generative AI, large language models (LLMs), and robotics applications.
      Innodisk introduces the DDR5 12800 MT/s MRDIMM to support the rapid growth of generative AI, large language models (LLMs), and robotics applications.

      첨단 아키텍처로 메모리 장벽 극복

      AI 및 HPC 워크로드의 복잡성이 커지면서 기존 메모리 아키텍처의 한계가 드러나고 있다. 흔히 '메모리 장벽(memory wall)'으로 불리는 이 병목 현상으로 인해 메모리 대역폭이 처리 속도를 따라가지 못해 비효율이 발생한다. DDR5 12800 MT/s MRDIMM은 혁신적인 멀티플렉스드 레지스터링 클록 드라이버(Multiplexed Registering Clock Driver, MRCD)와 멀티플렉스드 데이터 버퍼(Multiplexed Data Buffer, MDB) 아키텍처로 이 문제를 해결한다. 동시에 2랭크 접근이 가능할 만큼 설계가 획기적으로 기존 DDR5 8000 MT/s RDIMM 대비 대역폭이 60% 높아 데이터 전송 속도와 연산 효율도 매우 높다. 또한 메모리 컨트롤러의 부하를 낮추고 지연 시간을 줄여 AI 모델 학습, 대규모 언어 모델(LLM), 로봇 자동화 애플리케이션의 성능을 높여 주는 효과도 있다.

      AI 및 데이터 집약적 워크로드에 최적화

      AI 워크로드에는 더 빠르고 효율적인 메모리 솔루션이 필요하다. DDR5 12800 MT/s MRDIMM은 메모리 병목 현상이 없어 CPU와 GPU 속도가 느린 메모리 접근으로 인해 저해되지 않는다. 또 고속 아키텍처로 토큰 기반 데이터 처리가 최적화돼 대규모 하드웨어 변경 없이도 AI 모델의 컴퓨팅 효율이 높다.

      신뢰성, 확장성, 에너지 효율성을 갖춘 설계

      DDR5 12800 MT/s MRDIMM은 원활한 통합이 가능한 설계로, 표준 DDR5 RDIMM 슬롯과 완벽하게 호환돼 시스템 업그레이드도 간편하다. 콤팩트하고 견고한 설계에는 MDB, MRCD, eFuse, TVS 기술이 적용돼 안정적인 데이터 전송이 가능하고 전력 서지를 차단한다. 또 에너지 효율적인 설계로 전력 소비가 적고 현대 데이터센터의 지속가능성 목표에도 부합한다.

      DDR5 12800 MRDIMM은 다양한 애플리케이션 요구 사항을 충족할 수 있도록 32GB부터 128GB까지 용량으로 2026년 4분기에 출시될 예정이다.

      이노디스크는 이번 최신 혁신을 통해 메모리 성능의 한계를 계속 확장하며 AI 및 HPC 산업에서 차세대 컴퓨팅에 필요한 속도, 효율성, 신뢰성을 제공하고 있다.

      자세한 내용은 https://www.innodisk.com/en/index에서 확인할 수 있다.

      SOURCE Innodisk Corporation

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