1960–2026 के मेमोरी प्राइस का इतिहास

 (dam.stanford.edu)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 3 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Stanford DAM ने DRAM, NAND flash, HBM के लंबे समय के price trends को एक ही पेज पर तुलना के लिए व्यवस्थित किया है, जिससे मेमोरी लागत में गिरावट और AI के लिए high-bandwidth memory के फर्क को साथ में देखा जा सकता है
  • मुख्य metric समय के साथ प्रति GB न्यूनतम price है, और DRAM के लिए Pre-DDR से DDR5 तक generation-wise price lines अलग से देखी जा सकती हैं
  • AI accelerator लागत, Epoch AI के estimates के आधार पर दिखाती है कि HBM, logic die, packaging/CoWoS और auxiliary components का quarterly कितना हिस्सा होता है
  • HBM के लिए कोई public spot market नहीं है, इसलिए यह TrendForce और SemiAnalysis के दुर्लभ industry estimates पर निर्भर करता है; HBM4 के आंकड़े 2026 की तीसरी तिमाही में launch मानकर बनाए गए forecasts हैं
  • सभी $/GB आंकड़े nominal dollar basis पर न्यूनतम retail listed prices हैं, इसलिए उन्हें contract price, average price, inflation-adjusted price या confirmed sale price की तरह quote नहीं करना चाहिए

लंबी अवधि के price charts और raw data

  • यह पेज John C. McCallum के classic memory price dataset को आगे बढ़ाते हुए memory और storage prices collect करता है
    • chart में hover करके detailed values देखी जा सकती हैं, legend click करके series on/off की जा सकती हैं, और drag या slider से किसी अवधि पर zoom किया जा सकता है
    • camera icon से chart image export की जा सकती है
    • raw data CSV के रूप में download किया जा सकता है

  • Price per gigabyte over time

    • समय के साथ historical minimum $/GB को log scale पर दिखाता है
    • series DRAM, NAND flash, HBM में विभाजित हैं

  • DRAM price by generation

    • कुल DRAM price line को generation-wise अलग करके दिखाता है
    • generations में Pre-DDR(SDRAM/core), DDR, DDR2, DDR3, DDR4, DDR5 शामिल हैं
    • generation classification product descriptions से infer की जाती है, इसलिए पुराने data points approximate हैं

  • Accelerator cost breakdown

    • Epoch AI के modeling estimates का उपयोग करता है
    • Nvidia, AMD, Google(TPU), Amazon(Trainium) जैसे 4 प्रमुख AI accelerator designers की quarterly accelerator costs को production-volume-weighted average में जोड़ता है
    • cost composition को HBM, logic die, packaging/CoWoS और auxiliary components के stacked रूप में दिखाता है
    • company-wise breakdown नहीं दिया जाता, केवल aggregate values को扱ता है

  • HBM price by generation

    • HBM2e → HBM3 → HBM3e → HBM4 generations के price दिखाता है
    • HBM accelerator manufacturers को केवल confidential contracts के तहत बेची जाती है और इसका कोई public spot market नहीं है
    • price lines actual transaction prices नहीं, बल्कि TrendForce और SemiAnalysis के industry analyst estimates हैं
    • HBM4, 2026 की तीसरी तिमाही में launch मानकर बनाई गई forecast value है
    • $/TBps, stack price को per-stack bandwidth से divide करके निकाली गई memory bandwidth की unit cost है

calculation method और interpretation में सावधानियां

  • DRAM $/GB

    • tracking target कुल और DDR3/DDR4/DDR5 generation-wise minimum retail $/GB है
    • 1957–2024 के historical data के लिए McCallum memory-price dataset का उपयोग किया गया है
    • 2024 के मध्य के बाद के लिए Keepa के Amazon retail price records से हर महीने सबसे सस्ता नया consumer DIMM लिया जाता है
    • reliability baseline data और real-time updated data के combined form जैसी है

  • NAND $/GB

    • tracking target 2010 से अब तक का minimum retail SSD $/GB है
    • 2016 के बाद के लिए Keepa के Amazon price records से सबसे सस्ता consumer NVMe SSD हर महीने track किया जाता है
    • SATA और enterprise/datacenter drives को exclude किया गया है
    • 2010–2016 के लिए McCallum के equivalent flash dataset नहीं होने के कारण 4 approximate anchor points का उपयोग किया गया है

  • HBM-related data

    • HBM spending और cost composition के लिए Epoch AI के CC-BY modeling estimates का उपयोग किया गया है
    • HBM $/GB और bandwidth-per-cost के लिए TrendForce, SemiAnalysis के estimates और JEDEC/Rambus आधारित bandwidth information का उपयोग किया गया है
    • HBM4 confirmed price नहीं, बल्कि projected data है

  • price metrics की सीमाएं

    • $/GB nominal USD basis पर minimum retail price है, contract price, average price या inflation-adjusted price नहीं
    • retail prices contract prices की तुलना में देर से reflect हो सकती हैं
    • सबसे सस्ती listing अक्सर leading product नहीं, बल्कि end-of-life generation के stock clearance price को reflect करती है
    • data listed prices पर आधारित है, confirmed sale prices पर नहीं
    • SSD data में obvious posting errors हटाए गए हैं
      • अगर किसी महीने में कोई specific drive अपने normal price से 60% से ज्यादा कम listed हो, तो उस point को exclude किया जाता है
      • उदाहरण: $130 SSD का $4 में listed होना
    • DRAM line 2024 के मध्य में McCallum → Keepa sources को जोड़कर बनाई गई है
      • Amazon की minimum clearance prices, McCallum की representative low prices से कम हो सकती हैं, इसलिए छोटा step difference expected है

  • update cycle

    • DRAM और NAND $/GB, Keepa से monthly update होते हैं
    • HBM, Epoch AI के आधार पर quarterly update होता है
    • McCallum-based data और HBM estimates fixed हैं

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News टिप्पणियाँ

  • लॉग स्केल दशकों की तुलना के लिए अच्छा है
    महंगाई-समायोजन हुआ है या नहीं, यह बहुत केंद्रीय बात नहीं है, लेकिन फिर भी 10 गुना का अंतर है, इसलिए हाल के हिस्से को linear graph में देखने पर यह दिखने वाली चीज़ है
    औसत RAM module कीमत के बजाय GB इकाई में तुलना करना दिखाता है कि per-unit कीमत में गिरावट की तुलना में प्रति GB कीमत में गिरावट कहीं ज़्यादा रही
    हालांकि अगर केवल पिछले 10 सालों को, न्यूनतम मान से नहीं बल्कि 0 से शुरू होने वाले linear graph में बनाया जाए, तो एक अलग कहानी दिखेगी—और वह कहानी हम पहले से जी रहे हैं, इसलिए जानते हैं

  • कहा गया है कि महंगाई-समायोजन नहीं किया गया, और इसकी वजह भी है
    1960~1980 के दशक की कीमतों को महंगाई के हिसाब से समायोजित करें तो graph और भी ऊँचा हो जाएगा
    हालांकि 1990 से पहले इसे प्रति GB कीमत के रूप में देखना अवास्तविक है। उस समय GB इकाई में सोचने या खरीदने, या GB-स्तर के system की कल्पना करने वाले लोग भी बहुत कम थे
    मुझे याद है, करीब 1973 में Cal Berkeley में एक IBM field engineer 370 system upgrade करने वाला था। वह बड़े circuit board की कई सावधानी से packed plates वाला box लिए था, तो मैंने पूछा, “क्या यह 1 megabyte है?” उसने जवाब दिया, “हाँ, 1 mega है”

    • लेखक ने यह बिल्कुल संकेत नहीं दिया कि वह 1GB chip था
      वह सिर्फ memory की प्रति-unit कीमत में बदला हुआ graph दिखाना चाहता था। प्रति byte कीमत से भी graph का आकार वही होता, बस बाएँ axis के numbers 1 अरब गुना बदल जाते
      यह कहा जा सकता है कि “उस दौर में बिकने वाली आम RAM chip की per-chip कीमत” का graph देखना बेहतर होगा, और वह भी एक वैध graph है। हालांकि वह ज़्यादा subjective हो सकता है, और यह इस graph को अमान्य नहीं करता
      चाहे प्रति byte हो या प्रति GB, per-unit कीमत लगातार नीचे आई है, इसलिए हाल की तेज़ बढ़ोतरी ज़्यादा उभरकर दिखती है
      हालांकि vacuum tube और core memory को DRAM के रूप में label करना सही है या नहीं, यह मुझे पक्का नहीं
    • 1960 का 1 dollar आज के लगभग 10 dollars के बराबर है, इसलिए महंगाई-समायोजन करने पर भी graph इतना नहीं बदलेगा
      यह पहले से ही लॉग स्केल में है, इसलिए बड़ा फर्क नहीं पड़ेगा
    • “कोई भी नहीं” कहना थोड़ा मुश्किल है
      Electric Boat के पास उस समय एक system में 2GB memory थी, और hardware क्षमता 4GB तक बढ़ाई जा सकती थी
      उस समय यह अविश्वसनीय लगता था, लेकिन सच में मौजूद था, इसलिए ऐतिहासिक कीमतों की जाँच में इसे शामिल करना भी उचित है
    • 70 के दशक की शुरुआत के ferrite core memory module के मुख्य parts मैंने हाथ में उठाए थे, और वे बहुत हुआ तो kilobyte स्तर के थे
      मुझे यह भी याद है कि Dungeon Keeper 2 की recommended specs—266MHz CPU, 64MB RAM—देखकर मैंने सोचा था, “नामुमकिन, ऐसी device कहाँ होती है!” तब मैं छोटा था, सो क्या समझता
      बाद में university में एक दोस्त ने 8GB RAM वाला monster laptop दिखाया, जिसमें एक ही device पर कई virtual machines चल सकती थीं। nominally portable device के लिए यह revolutionary था
      इसलिए आम लोगों की पहुँच वाली gigabyte RAM को निश्चित रूप से 21वीं सदी का क्षेत्र माना जा सकता है
    • असल में जिस चीज़ की ज़रूरत है वह है “standard computing tasks के लिए जरूरी RAM capacity पर dollars”
      Windows 11 कम से कम 4GB RAM मांगता है, लेकिन Windows 10 को सिर्फ 1GB चाहिए था

  • अगर मेरी याद सही है, बचपन में मैंने माँ से 1MB module के 2 या 4 piece खरीदने की जिद की थी, और एक की कीमत कम से कम 50 या 100 dollars रही होगी
    अब सब लोग सिर्फ यही कहेंगे कि पहले की तुलना में यह कितना सस्ता हो गया है, लेकिन यह भी बात करनी चाहिए कि browser और operating systems पहले की तुलना में कितनी बेरहमी से memory खाते हैं
    यह HIMEM.SYS वाला जमाना नहीं है

    • memory requirements में बड़ा विभाजन आ गया है
      developers से बात करें तो आजकल वे कहते हैं कि 32GB minimum है और 64GB या उससे अधिक पसंद करते हैं। वजह में Electron, Chrome tabs वगैरह गिनाते हैं
      लेकिन जब सामान्य user को 8GB RAM MacBook Neo इस्तेमाल करते देखता हूँ, तो वह Chrome tabs, company Slack और background Spotify चलाकर भी इसे तेज़ और smooth बताकर खुश होता है
      मेरे पास अभी भी एक पुरानी 8GB device है, जिसे मैं तब इस्तेमाल करता हूँ जब महंगा laptop साथ नहीं ले जाना चाहता, और वह बहुत सारे development work के लिए भी काफी ठीक है
    • शायद बेहतर यह हो कि संयम रखकर पुरानी devices इस्तेमाल की जाएँ, पुराने games खेले जाएँ, और सिर्फ उन websites पर जाया जाए जो पुराने browser versions से accessible हों
      second-hand 16GB laptop भी काफी समय तक चल सकता है
      बेशक कभी-कभी झुंझलाहट होगी, खासकर युवा लोगों के लिए ज्यादा

  • आदर के साथ कहूँ तो, stanford.edu पर इतनी low-quality चीज़ का होना हैरान करता है
    समझ नहीं आता कि यहाँ क्या compare किया जा रहा है, मकसद क्या है, और analysis का conclusion क्या है। शुरू से ही समझ नहीं आता कि analysis है कहाँ
    1960 और 2026 की कीमतों को प्रति GB कीमत के रूप में compare किया जा सकता है—इस logic को समझना मुश्किल है
    अगर यह rude लगा हो तो माफ़ी, लेकिन media exposure के अलावा इस post का मतलब समझ नहीं आता

    • 1960 से 2026 तक RAM की प्रति GB कीमत को f(t), और उसी period की प्रति byte कीमत को F(t) मान लें
      किसी भी समय t पर f(t), 1GB RAM की कीमत है, जो प्रति byte कीमत को 1GB/1B से multiply करने पर मिलती है
      1GB/1B शून्य नहीं है, इसलिए f(t)=1GB/1B F(t) होता है
      इसलिए ratio भी preserve होता है। f(t1)/f(t2)=1GB/1B F(t1)/F(t2), और इस संदर्भ में f(t2) के 0 होने की कोई स्थिति नहीं है
      visual रूप से दोनों graphs सिर्फ scale में अलग, वही graph हैं
    • लगता है उम्मीद अलग थी। यह analysis नहीं, बस data जैसा है

  • इसे इस तरह भी देखा जा सकता है
    production expansion की upfront cost बहुत बड़ी है, लेकिन मौजूदा कीमतें इतनी ऊँची हो गई हैं कि बाद में demand तेजी से घटने की उम्मीद हो तब भी investment करने लायक हैं
    इसलिए अगर आप अगला PC 5 साल इंतजार कर सकते हैं, तो AI demand surge न हुआ होता तो जितने पैसे में 64GB आता, उतने में 1TB RAM खरीद सकते हैं
    बेशक उससे पहले नया system चाहिए तो कोई उपाय नहीं
    यह भी देखना होगा कि 2030 के आसपास supply capacity अजीब तरह से offline होती है या नहीं। अगर ऐसा होता है तो यह market power या collusion का संकेत हो सकता है

    • प्रति GB memory कीमत 2012 में ज्यादा सस्ती थी
      short term में बड़ी price drop आ सकती है, लेकिन लगता है SSD, cache और GPU ने equation बदल दी है। अब माहौल ऐसा है कि RAM में capacity से ज्यादा speed को अहम माना जा रहा है, और pure architecture perspective से भी यह समझ में आता है
    • industry की प्रकृति और product की अहमियत को देखते हुए, सरकार द्वारा fab construction को subsidize करना ज्यादा उचित लगता है
      ऐसा तरीका हो सकता है जिसमें सार्वजनिक क्षेत्र एक निश्चित अवधि के भीतर consumer prices के किसी स्तर से नीचे गिरने का जोखिम उठाए
      थोड़ा subsidized chip production, आज की आसमान छूती कीमतों की तुलना में कहीं बेहतर downside risk लगता है

  • पहले ग्राफ़ में DRAM लाइन पर माउस ले जाने पर पता चलता है कि नए data points DDR3 मानक पर हैं
    2025 के data में से एक 2GB module है। इससे वास्तविक स्थिति से ज़्यादा optimistic तस्वीर दिखती है

  • पता चला कि बंद हो चुके jcmit dataset[1] को किसी ने आगे बढ़ा लिया है
    मुझे लगा था कि website गायब होने पर dataset भी खत्म हो जाएगा, लेकिन लगता है किसी ने archive.org से data dump खोजकर उसे फिर से जिंदा कर दिया
    तो सोचता हूँ कि यह dataset 5 साल बाद कैसा होगा
    [1]: https://www.jcmit.com/mem2010.htm
    [2]: https://web.archive.org/web/20250716092935/https://jcmit.net...

    • memory price dataset के सामने अब memory preservation problem आ गई है। काफ़ी meta है

  • यह graph Micron, SK hynix, Samsung, Western Digital, Seagate आदि कंपनियों द्वारा आजकल आगे बढ़ाई जा रही इस बकवास को परखने की कसौटी है कि “RAM और storage अब generic commodities नहीं रहे”
    इन कंपनियों का valuation “व्यापक रूप से उपलब्ध interchangeable commodity suppliers” से “cutting-edge moat वाली AI backbone technology” में बदल गया है

  • पिछले 20 सालों में इतनी साफ़ दोहराती price cycle क्यों रही है, यह जानने की उत्सुकता है
    क्या यह process node size या generation, fab utilization जैसी चीज़ों की वजह से है?

    • memory semiconductors एक typical cyclical industry हैं
      एक साथ capital investment → overproduction → prices crash → फिर वही चक्र दोहराने वाला structure है
      यह cycle पहली बार सचमुच trend को तोड़ रही है। लगता है पूरी industry को इतने लंबे समय तक इतनी ज़्यादा memory की कभी ज़रूरत नहीं पड़ी थी
      ऊपर से पुराने अनुभव के कारण producers overinvestment से डरते हैं, और चीन के नए players अभी पीछे हैं

  • crypto और AI को दोष दिया जा सकता है। graph की volatility का कुछ हिस्सा निश्चित रूप से उसी का असर है
    लेकिन 2010s से curve flat होती दिखती है, और यह Moore's law के खत्म होने के समय से भी मेल खाता है

    • क्या Moore's law के खत्म होने को दोष दे सकते हैं? https://en.wikipedia.org/wiki/Moore's_law का graph 2020s तक भी steady दिखता है
      मूल graph में 1979 से 2009 तक यह 10^7 से 10^1 USD/GB तक काफ़ी steady तरीके से गिरा, यानी 30 साल में 6 orders of magnitude की गिरावट
      उसके बाद हाल की तेज़ बढ़त से पहले तक 15 साल में लगभग 1 order of magnitude की गिरावट रही, यानी log scale पर progress की रफ़्तार एक-तिहाई हो गई
      CPU progress में इस memory curve के मुड़ने से कुछ साल पहले Dennard scaling के खत्म होने को वजह माना जाता है। memory के साथ भी तकनीकी मुश्किलों से टकराने जैसी ही कहानी लगती है, लेकिन पक्के तौर पर नहीं कह सकता
    • व्यापक अर्थ में Moore's law खत्म नहीं हुआ है, और वह इतने पहले तो बिल्कुल भी खत्म नहीं हुआ
      यह बार-बार लौट आने वाली थकाऊ गलत जानकारी है
      progress लगातार मुश्किल होती गई, यानी महंगी होती गई, लेकिन कुल मिलाकर जारी रही
      कुछ specific technologies का shrinking कुछ साल पहले साफ़ तौर पर धीमा हुआ था, पर यह सामान्य case नहीं है
      process node names वास्तविकता का प्रतिनिधित्व नहीं करते