6 月底，Meta 在 ISCA 2026 论文中介绍了自研芯片 Vistara：通过 CXL 接口，把退役服务器上的 DDR4 内存接入使用 DDR5 的新服务器，继续利用旧内存的容量。
论文报告了几类生产工作负载的收益：推荐系统参数服务所需的服务器数量最多减少 25%，一项缓存服务的平均查询延迟下降 29%，Spark 单台服务器可运行的执行进程（executor）增加最多 33%。这些结果说明，对于受内存容量限制的业务，复用旧内存也能提高现有计算资源的利用率。
Meta 约四成服务器受内存容量限制
Meta 在论文中披露，在其数百万台服务器中，43.7% 受内存容量限制：内存容量先成为瓶颈，CPU、存储和网络等资源因此未能充分利用。在上一代硬件的部分配置上，内存受限任务的 CPU 利用率曾低至 25%-35%。
服务器和内存的使用寿命也不一致。Meta 服务器的预期服役周期为 5-7 年，但 DDR4 内存条的实际可用寿命可达 10-14 年。当一台服务器因 CPU 换代被退役时，其搭载的 DDR4 DIMM 远未到报废年限。但使用 DDR5 插槽的新服务器无法直接安装这些旧内存条。
内存涨价也提高了复用旧硬件的吸引力。TrendForce 在 2 月曾预计，2026 年第一季度常规 DRAM 合约价将环比上涨 90%-95%；该机构 6 月公布的调查结果为上涨约 93%-98%。厂商优先向服务器内存和 HBM 分配产能，使消费电子、企业 IT 等领域的采购也受到影响。
Meta 选择把仍可使用的退役 DDR4 重新纳入服务器配置。
自研芯片通过 CXL 接口连接旧 DDR4
Vistara 是 Meta 第一代自研 CXL 内存扩展 ASIC。CXL（Compute Express Link）是建立在 PCIe 物理层之上的缓存一致性互联协议，让服务器能够通过 PCIe 总线访问扩展设备上的 DRAM，突破 CPU 直连内存插槽的容量限制。
单颗 Vistara 通过 PCIe Gen5 x16 接口（实际部署为 x8）连接主机，同时驱动两个独立 72-bit DDR4 通道。每颗芯片最高支持 256GB 容量（4×64GB DIMM），Meta 当前部署使用从退役服务器拆下的 32GB 模块，单芯片配置 128GB。芯片内置三颗 RISC-V 处理器分别负责安全启动、设备初始化和固件管理，典型功耗仅约 9W，ASIC 自身的空闲往返延迟约 50ns。
论文使用的 MemServer 节点安装了两颗 Vistara：一台搭载 AMD EPYC Turin 处理器（158 核/316 线程）的单路服务器，配备 768GB 本地 DDR5-6400 内存（12 通道，峰值带宽 614GB/s），再通过 Vistara 接入 256GB CXL 直连 DDR4-2400，总内存容量达到 1TB。CXL 内存在 Linux 中呈现为独立的 NUMA 节点。论文配置表给出的峰值带宽约为 76GB/s，空闲访问延迟约为 250ns。按同表口径，其峰值带宽约为本地 DDR5 的八分之一，空闲延迟约为两倍；实际读写性能还取决于负载。
操作系统把低频访问的数据移到扩展内存
扩展内存的带宽较低、延迟较高，软件需要合理分配数据。Vistara 让操作系统把低频访问的「冷页面」移到 CXL 内存，将本地 DDR5 留给频繁访问的数据。
Meta 的软件栈基于 Linux 内核的 TPP（Transparent Page Placement，透明页面放置），结合自研的 TMO（Transparent Memory Offloading）主动降级策略。内核通过 NUMA 平衡机制追踪页面访问频率，将频繁访问的热页保留在本地 DDR5，将长时间未访问的冷页迁移到 CXL 侧。整个过程对应用透明。
论文测试的工作负载中，有大量页面长时间未被访问。作者指出，所列负载均有至少 75% 的页面空闲超过 4 秒；其中一项 Web 服务的页面空闲时间第 99 百分位为 38.5 小时。论文报告，面向的内存容量受限负载通常只占用不到 10% 的 CXL 带宽，因此较低的扩展内存带宽仍能满足这些负载的需要。
论文还回应了此前研究对 CXL 的两项担忧。一项是尾延迟：Meta 的 ASIC 测试中，访问延迟的波动程度与本地 DRAM 接近，没有出现部分 FPGA 测试中的异常长尾。另一项是页面追踪开销：作者报告，TPP 在所测生产服务中的 CPU 开销较低，未观察到由此引发的性能退化；这些服务的页面迁移流量也较少，使用 DMA 引擎加速迁移的收益可能有限。
推荐系统参数服务最多节省 25% 服务器，缓存和分析任务也受益
论文对多种生产工作负载进行了 A/B 测试，每项均使用实际流量运行至少一周。以下几项结果分别对应不同服务：
- ML 参数服务器（存放推荐系统 embedding 表）：所需服务器数量最多减少 25%。论文比较了模型规模扩展至 20TB 的情况，模型服务吞吐量提升 4%-12%，所需服务器数量减少 20%-25%。
- 分布式缓存 CacheA：内存容量从 680GB 扩展到 890GB，按论文正文和图示，单服务器 QPS 提升 33%，对象保留时间从约 1 分钟延长至 5-10 分钟，减少了从闪存读取数据的需要。
- 分布式缓存 CacheB：缓存容量从 590GB 扩展到 820GB，平均查询延迟降低 29%，2.3% 的缓存命中从 flash 转移到内存，减缓了 SSD 磨损。
- Spark 数据仓库：按论文正文和图示，单服务器 executor 数最多增加 33%，内存不足（OOM）事件及关联的作业重启开销降低 33%。
- 开发基础设施：CI 容器密度和 devmachine VM 密度各提升 33%，开发机集群整体节省 15% 服务器。
复用内存也能减少新硬件制造。论文采用的生命周期碳排放分析中，DRAM DIMM 占各部件排放总量的 69%，是 SSD 的 4 倍多。延长 DIMM 使用寿命，可以减少新 DRAM 的采购和制造需求。
论文提供了 CXL 大规模生产部署的经验
CXL 标准自 2019 年提出以来，相关研究和产品不断增加，三星、Micron 都有 CXL 内存模块。Meta 的论文提供了大规模生产部署的经验，覆盖 ASIC、Linux 内核驱动、固件管理和工作负载自动配置。Vistara 已用于 Meta 的多种生产服务。
论文作者在摘要中明确写道："六年后，CXL 的广泛适用性仍不确定，因为缺乏大规模、真实工作负载的经验"，而 Vistara 是"首个端到端 CXL 解决方案的大规模部署报告"。
对于 Meta 之外的数据中心运营商，Vistara 暂时不可获得——这是一颗纯粹的内部芯片。但同一场 ISCA 会议上，韩国无晶圆厂半导体公司 Panmnesia 也展示了其 CXL 控制器和 Fabric Switch，支持端口路由（PBR），可将 CXL 内存扩展至最多 64 节点，已进入芯片采样阶段。
这项部署表明，CXL 可以在大型云服务商的实际业务中发挥作用。其他运营商能否获得类似收益，还取决于旧内存库存、服务器兼容性和工作负载的访问特点；自研芯片只是实现复用的一种方式。
Linux 的 CXL 驱动、AMD EPYC Turin 的兼容能力，以及 Meta 提交给上游的内核改进，为其他部署提供了基础。Vistara 的经验在于，把硬件复用、数据分层和生产运维结合起来，才能让旧内存带来的容量收益抵消额外的访问开销。
