Почему материнские платы поддерживают лишь такой большой объем оперативной памяти?

Почему материнские платы поддерживают лишь такой большой объем оперативной памяти?

Почему некоторые обычные материнские платы ПК могут поддерживать только до 16 гигабайт ОЗУ, а есть и более дорогие материнские платы, которые могут поддерживать гораздо большее количество ОЗУ? Почему вы просто не можете использовать столько совместимой ОЗУ, сколько у вас есть, при условии, что есть достаточно каналов?

решение1

tldr - Это результат физических ограничений и ограничений контроллера памяти. Контроллер памяти может обрабатывать только определенное количество данных. Существует ограничение на то, сколько оперативной памяти можно разместить в одной планке, и на то, сколько планок можно разместить на материнской плате.

Более сложный ответ включает в себя несколько элементов.

  1. Контроллер памятираспознаватьпланки больше определенного размера. Это может быть сегментация продукта в некоторых случаях или просто отсутствие планок такого размера в то время. У меня есть система, которая не распознает планку 2 ГБ, но распознает 2 планки по 1 ГБ нормально, несмотря на то, что оперативная память имеет правильный тип. Моя старая и все еще распространенная память DDR3 имеет максимальный объем 8 ГБ на планку. DDR4, используемая с текущими платами энтузиастов, и многие будущие платы Skylake могут иметь максимальный объем 16 ГБ

  2. Достаточно ли памяти у контроллера?каналыдля обработки большего объема оперативной памяти. Это будет разница между «массовой» платой с 4 слотами и платой для энтузиастов с 6-8.

  3. Достаточно ли у правленияфизическийслоты - тот же процессор на полной плате ATX с радостью поглотит 4 планки ОЗУ (то есть 32 ГБ или даже 64 ГБ), в то время как плата mATX или mITX займет 2. Это будет означать половину ОЗУ, даже если у вас тот же процессор с тем же максимальным объемом ОЗУ.

  4. Поддержка "rdimm" и "lrdimm" - в основном на серверах, но это имеет компромисс - вы жертвуете общей скоростью оперативной памяти длясущественнобольше оперативной памяти — до 2 и более раз на каждую планку.Anandtechесть замечательная статья на эту тему.

На самом деле это вопрос дизайна, а в некоторых случаях и проверки.

решение2

(примечание: часть этой статьи будет посвящена Intel, я не слежу за платформами AMD)

Память ПК делится на «ранги». Ранг — это группа из 8 чипов (9 для ECC), которые покрывают всю ширину шины памяти.

Обычная память для настольных ПК «не буферизована», и это ограничивает количество микросхем памяти, которые можно подключить к каналу памяти. Вы можете иметь до двух рангов на модуле и до двух модулей на канале. «Буферизованная» память сервера ECC может иметь более высокие ранги, но вы платите за это как производительностью, так и ценой, и она поддерживается только на серверных платформах более высокого класса.

Затем следует размер самих чипов. В целом, более новые платформы поддерживают более крупные чипы. Первые платформы DDR3 поддерживали только 2-гигабитные чипы (что привело к 4-гигабайтным двухранговым модулям). Более поздние платформы DDR3* поддерживают 4-гигабитные чипы (что привело к 8-гигабайтным двухранговым модулям). Платформы DDR4 обычно поддерживают 8-гигабитные чипы (что привело к 16-гигабайтным двухранговым модулям).

Затем есть ограничения по пространству. Ноутбуки обычно имеют только один слот на канал, то же самое касается некоторых плат малого форм-фактора или недорогих настольных плат.

Затем, есть факт, что поставщики не всегда говорят всю правду. Существует много систем, где рекламируемый максимальный объем оперативной памяти основан на 4-гигабайтных модулях, но где 8-гигабайтные модули фактически работают.

Затем следует тот факт, что высокопроизводительные настольные платформы (LGA1366, LGA2011, LGA2011-3) имеют больше каналов памяти, чем основные настольные платформы. Высокопроизводительные настольные устройства также перешли на DDR4 раньше.

Соберите все это вместе, и вы получите широкий диапазон заявленного максимального объема памяти.

* Sandy bridge и позже официально, неофициально также X58 LGA1366

Связанный контент