256-bit 大位宽 LPDDR，江波龙发布 AIDIMM、AILPBGA 内存方案

单条128GB扛起70B+模型，带宽是DDR5的三倍

针对大模型推理中普遍存在的内存容量不足与带宽瓶颈问题，江波龙推出的AIDIMM™开创了全新思路。该产品单条容量高达128GB，位宽达到256bit，单通道带宽飙升至307.2GB/s，是传统DDR5内存带宽的3倍。这意味着用户无需插满四通道内存条，单条AIDIMM就能流畅运行70B参数以上的大语言模型，大幅简化系统配置，同时彻底打通数据搬运的“堵点”。

256bit大位宽封装进紧凑体积，专为智能体主机优化

与AIDIMM配合亮相的AILPBGA™，同样采用256bit位宽的超大位宽设计，但其封装形式为紧凑的BGA（球栅阵列），更适合空间受限的端侧AI设备与智能体主机。单颗芯片即可提供与多通道DDR4/DDR5相当的位宽能力，配合低功耗LPDDR5/5x特性，显著降低系统散热压力，为AI机器人、AI边缘网关等场景提供了高密度、低功耗的存力支撑。

模块化设计功耗骤降1/3，SOCAMM2同步出击

同期发布的SOCAMM2同样是基于LPDDR5/5x的创新产品，采用CAMM模块化设计与4-N-4 HDI超高密度互连结构，在仅14×90mm的紧凑尺寸内实现最高256GB容量、8533Mbps速率。相比标准DDR5 RDIMM，SOCAMM2功耗仅为其1/3，带宽提升至2.5倍，空间占用减少70%。其可替换、高效益的模块化属性，使其在CPU侧与HBM在GPU侧形成协同架构，兼顾容量与带宽的双重提升，为主流AI服务器带来更灵活的选型方案。

全栈企业级存储矩阵覆盖AI训推全场景

在AI全栈方案上，江波龙构建了“eSSD+RDIMM+创新内存”矩阵。从UNCIA 3856 SATA SSD（支持480GB-7.68TB、1-3 DWPD，功耗低至4W），到DDR5-6400 RDIMM（128GB-256GB）及MRDIMM（速度8800Mbps），再到CXL 2.0内存拓展模块（192GB容量、240ns延迟），覆盖训练阶段的随机读写以及推理阶段的高并发访问需求。mSSD形态同样在端侧AI设备（AI PC、工作站）中以“AI Storage Core”品类落地。

AI智能算法让存储主动运维，寿命预测与性能优化双管齐下

江波龙在存储系统中深度嵌入AI能力。通过智能负载感知技术实时识别冷热数据，优化缓存策略；利用ML模型分析温度、NAND健康度、读写电压等参数，实现预测性主动维护，提前告警硬盘寿命末期，避免掉盘与数据丢失。可靠性方面，ML模型精确计算最佳读取电压，提升纠错能力，令UBER指标优于行业主流。这些智能化手段直接转化为数据准备加速、模型训练效率提升、推理速度优化的实际收益。