据闪德资讯获悉，随着AI工作负载超出传统DRAM的能力，Compute Express Link应运而生，成为内存危机的解决方案。

目前80%至90%的AI计算资源来自推理，而非训练。

支持这些任务所需的运算规模之大令人咋舌。

训练OpenAI的GPT-4估计消耗了50千兆瓦时的电力，足以为数万户家庭供电数天。

将训练中的功耗与推理工作负载所需的能源相结合，当前数据中心基础设施的压力显而易见。

传统架构已无法跟上时代的步伐。

采用专用DRAM和普通NVMe SSD的传统架构成本高昂、功耗高且效率低下，因为会遇到数据管道瓶颈。

对更智能、可扩展且节能的解决方案的需求日益增长。

Compute Express Link (CXL) 应运而生，成为下一代AI应用的颠覆者。

在传统设置中，扩展内存意味着添加更多服务器或CPU插槽来连接更多内存。

这种方法存在两个主要问题：

成本禁止，添加服务器会增加硬件成本。

能源效率低下，更多的服务器意味着能源使用量猛增，给可持续发展目标带来巨大压力。

如果没有突破性进展，随着工作负载的增加，数据中心将面临效率低下的困境。

通过将内存与CPU插槽分离，CXL使数据中心能够集成内存池、共享和动态分配功能。

这项创新解决了关键瓶颈，并为可扩展的基础设施奠定了基础，满足人工智能的复杂需求。

CXL主要优势包括：

动态内存池： 

CXL支持将集中式内存资源池化，并在多个设备之间共享。

CPU、GPU和AI加速器现在可以访问统一的内存池，从而确保最佳利用率，并显著提高硬件利用率。

无需过度配置即可实现可扩展性：

传统内存通道受限于CPU架构。

CXL突破了这些限制，无需添加更多物理服务器，即可独立且经济高效地扩展内存。

低延迟，助力实时应用： 

CXL的低延迟架构确保设备间通信顺畅。

这对于自主系统和交易算法等人工智能应用至关重要，因为即使是轻微的延迟也会影响性能。

通过效率实现可持续发展：

通过实现更智能的内存分配，由CXL驱动的数据中心整体耗电量更低。

减少对过度配置硬件的需求，从而节省能源，使企业能够在降低成本的同时，实现可持续发展目标。

集成CXL架构可将内存带宽提升高39%，并将AI训练性能提升24%。

利用CXL等创新技术增强基础设施不仅仅是升级，更是企业寻求竞争优势的必要手段。

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