SK Hynix presentó una arquitectura de memoria compartida desarrollada con Intel y otros socios, que permitiría a varios servidores acceder a un grupo común de recursos. En pruebas internas, la compañía reportó una caída de 80,76 a 15,45 segundos en el tiempo promedio hasta el primer token.
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• El diseño contempla racks de memoria de alta capacidad accesibles para varios servidores mediante tecnologías como CXL y RDMA.
• SK Hynix atribuyó a sus pruebas internas una reducción cercana a 81% en la latencia del primer token al usar DRAM CXL remota.
• La arquitectura todavía debe validarse con Intel, clientes y otros socios estratégicos desde la fase de diseño del sistema.

SK Hynix e Intel plantean una reserva común de memoria para servidores de IA

SK Hynix trabaja con Intel y otros socios de la industria en una arquitectura que permitiría a varios servidores de inteligencia artificial acceder a un mismo grupo de memoria, en lugar de depender cada uno de una reserva propia. La propuesta apunta a aliviar una presión concreta de los sistemas de IA: la capacidad y el ancho de banda que requieren las cargas de trabajo crecientes, en particular las asociadas con herramientas agénticas que ejecutan tareas de varios pasos.

La compañía presentó el concepto de grupo de memoria compartida durante el Intel AI Summit, celebrado en Seúl el 12 de noviembre de 2026. Según Crypto Briefing, la propuesta contempla racks dedicados a memoria de alta capacidad, que operarían junto a las configuraciones de servidores existentes y no como un reemplazo de ellas.

Un fondo de memoria accesible desde varios servidores

En el modelo tradicional descrito por SK Hynix, la memoria de alto ancho de banda se conecta directamente a cada GPU, por lo que cada equipo tiene recursos propios. La alternativa propone reunir memoria de alta capacidad en racks separados y permitir que varios servidores, con procesadores gráficos y centrales, accedan a ese fondo común según sus necesidades.

La idea no supone que todos los componentes deban quedar físicamente dentro de un mismo servidor. Los racks de memoria funcionarían junto a los sistemas actuales, mientras interconexiones de alta velocidad conectarían los recursos compartidos con las máquinas que ejecutan las cargas de IA. Esa disposición busca ampliar la flexibilidad del conjunto sin exigir que las instalaciones existentes desaparezcan.

Entre las tecnologías mencionadas figuran Compute Express Link, o CXL, y RDMA. CXL permite que los procesadores traten memoria externa como si estuviera más cerca de ellos, mientras que RDMA posibilita que una máquina lea memoria de otra sin encaminar cada solicitud a través del procesador principal; ambas cumplen funciones distintas dentro de la comunicación entre equipos.

El vicepresidente de SK Hynix, Joo Young-pyo, señaló las ineficiencias del enfoque que conecta memoria de alto ancho de banda directamente a cada GPU. También atribuyó los avances a la colaboración con socios del ecosistema, un punto relevante porque una arquitectura de este tipo depende de que los distintos componentes y sistemas puedan trabajar de forma coordinada.

El KV cache, una pieza clave en la latencia

La propuesta se dirige especialmente a la presión que genera el KV cache, la memoria de trabajo que un modelo acumula mientras avanza una conversación o una tarea. En la inferencia de varios turnos, ese contexto puede crecer con rapidez, por lo que retenerlo y acceder a él se convierte en una parte importante del funcionamiento del sistema.

Cuando la memoria disponible no alcanza para conservar ese contexto, una alternativa es expulsar información y volver a calcularla más adelante. SK Hynix comparó esa estrategia de expulsión y recálculo con el uso de DRAM CXL remota desde un grupo compartido, y midió el tiempo promedio hasta el primer token, una métrica vinculada con el tiempo que tarda el sistema en comenzar a responder.

En las pruebas internas de la compañía, la estrategia de expulsión y recálculo registró un promedio de 80,76 segundos hasta el primer token. Con DRAM CXL remota proveniente de un grupo compartido, el promedio bajó a 15,45 segundos, una diferencia que SK Hynix calcula como una reducción aproximada de 81% en esa latencia.

Los resultados corresponden a pruebas internas y no deben confundirse con una validación independiente o una garantía de rendimiento para cualquier sistema de IA. La empresa indicó que la arquitectura se validará con Intel, clientes y otros socios estratégicos, empezando desde la fase de diseño del sistema; por ahora, la cifra reportada describe el resultado de sus ensayos, no un despliegue generalizado.

Una colaboración que busca ampliar la computación centrada en memoria

La iniciativa se apoya en una relación previa entre ambas compañías en el ámbito de la memoria para servidores. En diciembre de 2025, SK Hynix se convirtió en el primer proveedor en recibir la certificación Intel Data Center para un módulo DDR5 RDIMM de 256 GB destinado a la plataforma Xeon 6.

Según los datos citados sobre ese módulo, ofrecía un aumento de hasta 16% en el rendimiento de inferencia y una reducción de alrededor de 18% en el consumo de energía. Esas cifras corresponden al producto certificado en 2025, no a las pruebas actuales del grupo de memoria compartida, que evalúan otra arquitectura y reportan un resultado específico para la latencia del primer token.

SK Hynix enmarca el nuevo diseño en su enfoque de computación centrada en memoria, que busca considerar la disponibilidad y el movimiento de datos junto con la capacidad de procesamiento. En el planteamiento, las CPU de Intel actuarían como orquestadoras de los sistemas agénticos, coordinando el trabajo, mientras las GPU asumirían el cálculo más intensivo y la memoria agrupada contendría el contexto creciente de las tareas.

La propuesta intenta responder a una tensión de diseño: dar a cada servidor memoria suficiente puede dejar recursos sin utilizar en algunos equipos, mientras que una reserva compartida podría facilitar que varios sistemas accedan a capacidad común. Sin embargo, la información disponible no detalla cómo se distribuirían los recursos en cada carga, qué límites de acceso tendría la arquitectura ni cuándo podría estar disponible comercialmente, por lo que esas cuestiones siguen abiertas.

El siguiente paso anunciado por SK Hynix es validar la arquitectura junto con Intel, clientes y socios estratégicos desde las etapas iniciales del diseño del sistema. Hasta que ese trabajo aporte resultados adicionales, la reducción de 81% debe leerse como una señal prometedora de sus pruebas internas, no como una mejora confirmada para todos los modelos, servidores o centros de datos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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