在AI算力持續向終端下沉的產業浪潮下，本地運行大模型已經成為AIPC、AIBox智能主機等設備的核心競爭力，而內存帶寬不足、大容量模型加載卡頓、推理效率偏低，是制約端側AI規模化落地的普遍痛點。在FMS 2026現場，江波龍正式對外詳解AIDIMM?這款全球首款面向端側AI推理定制的專用高帶寬AI內存，依托底層LPDDR5X架構優化內存傳輸效率，為70B~122B大模型本地穩定運行提供硬件支撐，覆蓋AI BOX等多類主流端側智能硬件的升級需求。
AIDIMM?底層架構解析：LPDDR5X拉高內存帶寬上限
AIDIMM?作為江波龍針對性研發的AI內存條，核心架構基于成熟的LPDDR5X顆粒搭建，采用同面四顆顆粒一體化排布的設計方式，拉出256bit高位寬通道，實現最高307.2GB/s的內存帶寬，從硬件根源緩解端側AI運行時數據吞吐擁堵、KVCache占用過高帶來的延遲問題。產品最高可拓展至128GB單條容量，無需對主機主板進行大幅度結構改造，插拔式插槽結構降低AIBox、AIPC的硬件改造成本。在FMS展會的實機演示中，該模組可以平穩支撐70B~122B大模型完成本地連續推理運算，長文本對話、多模態生成等高負載場景下運行狀態穩定，充分驗證了專為端側AI推理調校的設計價值。區別于通用臺式機內存，AIDIMM?在功耗控制、連續高負載穩定性上做了專項優化，更契合邊緣智能主機長時間離線運算的使用環境。值得一提的是，相較于SOCAMM2架構，AIDIMM?具備易插拔特性，更契合端側AI設備運維、量產裝配的應用需求。
多場景落地適配打通AIPC與AIBox端側算力鏈路
技術落地的實用性，是衡量AI存儲硬件價值的關鍵，江波龍在設計AIDIMM?之初就劃定了清晰的應用邊界，主要聚焦兩大核心終端賽道。其一就是當下快速普及的AIPC，面向內容創作、本地代碼編譯、離線AI繪圖的高性能筆記本與臺式整機，提升大模型調用響應速度，改善日常辦公的智能化體驗；其二為AIBox智能體主機，這類獨立邊緣算力設備需要長時間駐留大模型，對內存容量與持續帶寬輸出要求嚴苛，AIDIMM?可作為核心內存部件，搭配江波龍自研AISSD?組成完整端側存儲解決方案。為進一步釋放產品性能，江波龍還與芯片平臺廠商完成聯合調優，讓AIDIMM?的高帶寬優勢和處理器NPU算力形成協同，避免算力資源被內存數據傳輸瓶頸限制。整套方案既可以面向整機ODM廠商做前置硬件設計，也能給到行業客戶做標準化AIBox整機量產，兼顧消費級與行業級端側AI市場的不同交付需求。
縱觀存儲行業，端側AI的競爭已經從單純算力比拼轉向內存、存儲、系統調度的全鏈路協同。江波龍通過AIDIMM?內存補齊了高帶寬、大容量大模型本地部署的關鍵一環，用LPDDR5X架構突破內存帶寬限制，實實在在解決AIPC、AIBox落地過程中的硬件卡點。后續也會繼續迭代端側AI存儲產品矩陣，圍繞內存效能、存算協同持續打磨技術，為終端人工智能的普及提供更可靠的底層存儲支撐。
轉自：中原新聞網
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