CXL，最优解？

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CXL，最优解？

3月前

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来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自eetimes，谢谢。

数十年来，我们一直处于创新的良性循环之中，计算能力的大幅提升--主要由晶体管和工艺技术的巨大进步所驱动--使得各种应用得以实现。这些应用（包括生成式人工智能）推动了对异构计算、内存带宽、内存容量和互连带宽的无限需求，以满足应用的需求。

需要一个强大的互连标准

虽然 PCIe 是一种出色的互连技术，但新兴的以数据为中心的应用提出了一系列新的挑战，需要对 PCIe 进行增强：

具有共享一致性内存空间的高性能异构计算。

克服 DDR 并行总线的内存带宽瓶颈，提供分层的高性价比内存支持。

通过在多台服务器之间汇集内存和加速器，最大限度地减少数据中心的搁浅资源。

通过基于负载存储的低延迟消息传递和跨大型服务器池的共享内存（包括连贯的近内存计算），实现分布式计算。

为解决上述挑战，业界一致支持 CXL，放弃了相互竞争的标准。CXL 以向后兼容的方式发展了三代，同时在 PCIe 插槽中具有完全的互操作性。除了在 PCIe 上增加一致性和内存语义外，CXL 还在多个服务器域中扩展了负载存储语义。

CXL 是人工智能时代的互连技术

我们认为，人工智能正处于早期阶段，随着其应用的普及，将经历若干范式的转变。我们预计，对计算、内存（带宽和容量）和互连（延迟和带宽）的要求将非常广泛--既有使用 UCIe 的封装内要求，也有使用 CXL 的封装外要求。

CXL 是唯一可提供高带宽、非封装内存容量的互连产品，这一点至关重要。CXL 提供平台内异构计算元件、内存和网络之间的连接。CXL 是唯一能解决多域资源池问题的互连设备。

还有两个更重要的互连需求：

跨越数以万计设备的扩展连接： 我们认为，这将继续由网络标准（如以太网、InfiniBand）提供服务，其中网络设备使用 CXL/PCIe 连接到平台。

机架或 pod 中共享一个模型的加速器的扩展连接： 目前，使用 PCIe 或以太网衍生 PHY 的专有互连已得到部署。

CXL 已准备好提供引人注目的扩展解决方案，但需要克服现有挑战，这需要时间。CXL 的独特之处在于其无序 I/O（UIO）和内存语义，使其成为一种无序、无损耗、可扩展的光纤架构，具有极高的服务质量和可靠性。光学友好 PCIe 的发展以及速度的提高将帮助 CXL 应对扩展 Fabric 在带宽密度和通道覆盖范围方面的挑战。此外，使用运行 CXL 协议的 UCIe 的协同封装光学器件将为带宽密度的数量级提升铺平道路，同时降低功耗。