实现更低成本的内存容量扩展
随着数据密集型工作负载的复杂性和规模持续增长，可以轻松且经济高效地扩展数据中心、云服务和 HPC 提供商的计算资源内存。
内存池化与
扩展考量
在无需增加处理能力的情况下，提高内存容量并降低延迟是一项颠覆性技术。利用内存扩展来简化大型数据集的实时处理，并加速复杂算法和高级分析的执行。
随着人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、图像处理、内存数据库和实时分析等现代应用对内存的消耗空前增加，对低延迟、高带宽内存的需求也日益增长。
几十年来，计算机系统一直通过并行总线将寄存式双列直插内存模块 (RDIMM) 直接连接到主板和中央处理器 (CPU)。增加模块数量需要为主板和CPU添加内存控制器和引脚。
为解决这一系统限制，Compute Express Link® (CXL) 是一种高带宽、低延迟的 CPU 到设备互连标准，它基于现有的 PCI Express® (PCIe) 基础设施，用于扩展和汇聚内存。
通过利用 PCIe 物理和电气接口并添加额外的传输协议，CXL 扩展了容量，提高了能源效率，并显著节省了成本。
内存池和 内存扩展专业知识
在以毫秒为中心的行业中，对高容量、高性能可扩展存储器解决方案的需求空前高涨。
作为在当前系统架构下扩展内存的更经济的选择，CXL 是一种行业标准的开放协议，用于主机加速器之间的高速和低延迟通信，越来越多地用于 AI 和 ML 等新兴应用。
CXL 已成为改变游戏规则的解决方案，它可以实现经济实惠的内存扩展、灵活扩展、提高性能，并允许将内存资源从处理器中分离出来。该技术消除了传统的内存限制，可以以前所未有的效率实时处理海量数据集。
CXL 内存扩展
这种方法可以实现更灵活和可扩展的内存架构，在这种架构中，可以根据需要添加或移除存储器设备，而无需更换或升级整个系统。
CXL 内存池
切换为启用内存池以实现高效的内存分配。将您的设备分区为多个逻辑设备 (MLD)，允许多达 16 个主机同时访问内存的不同部分。
降低总拥有成本
仅需八个64GB DDR5 RDIMM，并搭配一个支持额外八个64GB DDR5 RDIMM的8-DIMM CXL附加卡 (AIC)，即可实现显著的25%成本降低，并获得相当于八个128GB DDR5 RDIMM的内存容量。
受益的应用程序
大内存计算能力
CXL 提供低延迟、高速内存访问，缩短了内存密集型工作负载的响应时间。CXL 内存扩展允许以更低的成本获得更高的容量。
实时摄取和处理大量数据，以加快计算分析和仿真处理，缩短周转时间。受益于 CXL 的用例包括：
- 内存数据库： 将整个数据集保存在内存中以进行实时/快速处理
- 大数据分析、AI 和深度学习： 利用超大型数据集实现快速查询和模型训练
- 财务建模： 对实时处理的高频交易的市场数据进行复杂的风险分析
- 高性能计算 (HPC)： 气候建模、基因组学研究、流体动力学、粒子物理
25+
多年的经验
99,000+
GPU 已部署和管理
超过40亿
GPU 运行时间
内存池是将来自多个系统的内存容量组合成固定大小的块的过程，这些块可以在需要时动态分配。使用CXL等技术，内存池可实现对该共享内存池的低延迟访问，从而提高工作负载的利用率和性能。
内存扩展为单个系统增加了容量，而内存池使多个系统能够共享一个集中的内存池，以提高资源利用率。
AI 模型训练、大规模仿真和数据密集型分析可从扩展 GPU 内存中获得最大收益，与基于 CXL 的内存池配合使用时尤其如此。
通过减少内存瓶颈和实现对共享内存的低延迟访问，CXL 池可确保更快地处理 AI、HPC 和分析工作负载的数据。
是的，CXL 专为与基于 PCIe 的服务器兼容而设计，无需进行昂贵的大规模硬件大修即可进行内存扩展和池化。
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