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打造 AI 工廠的記憶體革命 ─ CXL 記憶體池的崛起

想像 AI 工廠就像一個充滿活力的廚房，廚師們 (運算設備) 合作準備豐盛的大餐 (AI 任務) 。隨著 AI 模型規模擴大，如擁有 4050 億參數的 Llama 3.1 405B，廚房需要高效處理大量食材 (資料) 。CXL ( 快速運算連結 Compute Express Link) 的記憶體池 (Memory Pool) 技術就像一個共享的中央食材共享大冰箱，讓廚師們輕鬆存取和分享資源，提升整體效率，甚至連隔壁廚房的廚師 (其他伺服器) 都可以共同使用。本文將聚焦 CXL 記憶體池如何協助優化資源、加速傳輸，並促進永續發展。技嘉伺服器整合此技術，提供高效解決方案，讓 AI 工廠運作更順暢。
硬體遇到的挑戰：記憶體成為現代 AI 的瓶頸
在現代運算架構中，CPU、GPU 與其他專用加速器就像一支星級廚師團隊，各司其職，共同打造數據盛宴。這支團隊的核心成員包括了如 AMD (EPYC 9005) 及Intel (Xeon 6) 的系列處理器，以及 AMD (Instinct MI300)、Intel (Gaudi 3) 、與NVIDIA (Blackwell B200) 的系列加速器。這些頂尖的處理單元各自擁有驚人的運算能力，就好比廚房裡有專精於切菜、燒烤或甜點的大廚。

然而，僅僅擁有各自技藝高超的廚師是不夠的，團隊之間的協作效率至關重要。如果廚師之間溝通不良、食材 (數據) 傳遞不暢，再快的刀工、再猛的火力也無法順利出餐。為此，NVIDIA 的 NVLink 和 AMD 的 Infinity Fabric 這類高速互連技術，就像是廚師間的專用通道，確保 GPU 之間能夠快速交換訊息。

但真正的挑戰在於如何讓整個廚房 ─ 也就是整個運算系統無縫協作。這時，CXL技術就扮演了關鍵角色。
AI 工廠的記憶體革命 ─ CXL 記憶體池
CXL 的核心原理可以理解為建立一個「中央食材共享區」。它基於 PCIe 物理層，創建了一套開放標準的互連協議，允許 CPU、GPU 和其他加速器等不同處理單元，能夠共享同一塊記憶體池 (Memory Pool)。過去，每位廚師(處理器)都有自己獨立的小冰箱 (本地記憶體)，要與他人共享食材時，需要繁瑣的複製和傳遞，耗時又佔用通道。而 CXL 打破了這種隔閡，讓所有廚師都能直接存取中央共享區的資源，誰有需要、誰的負載較輕，就能立即調用，大幅減少了數據搬運的延遲與資源閒置。 

 正如俗話所說：「巧婦難為無米之炊」，如果無法靈活調度資源，廚師團隊的才華便無從發揮。傳統記憶體架構就像那些分散的小櫃子，難以應對生成式 AI 等應用的巨量動態需求。當訂單 (運算任務) 激增時，獨立儲存的模式會導致某些廚師無所事事，而另一些則因等待食材而延遲，最終限制了整個廚房的效率與擴充性。CXL 的出現，正是為了解決這個記憶體瓶頸，確保強大的運算能力能被徹底釋放。
  • 資源共享與池化：
    CXL 將分散的記憶體整合，讓 CPU 、GPU 和其他加速器如廚師們從同一個中央共享冰箱取得食材資源，不再浪費時間各自反覆存取，可望提升記憶體利用率高達 50%，完美適合生成式 AI 的動態需求，例如訓練 Llama 3.1 時，每秒處理數 TB 資料。廚師們能根據訂單靈活分配資源，避免閒置，確保每份大餐 (AI 模型) 高效準備。透過動態記憶體分配，系統可即時調整資源，降低雲端運算成本並擴大 AI 部署規模。 這解決了傳統記憶體瓶頸，確保高峰期資源暢通，避免延遲和浪費。

  • 高速傳輸與擴充：
    CXL 3.0 提供 128GB/s 雙向頻寬，如寬闊的傳送帶，讓食材快速流動，適合 AI 推論、資料庫和大型模擬，支援不同容量的 AI 任務。未來版本如 CXL 3.1 與 PCIe 6.2 整合，重新定義運算效率，允許多層記憶體交換與點對點存取，提升頻寬與相容性。這意味著更快的資料處理，特別在邊緣運算中縮短延遲，強調豐富即時記憶體對即時回應的重要性。

  • 能源效率與永續：
    透過共享，CXL 減少多餘消耗，如智能管理冰箱溫度，根據業界模擬測試，可望節省 20–30% 的記憶體能耗，讓 AI 廚房更綠色環保。這是因為 CXL 允許記憶體池化，將分散的記憶體資源整合成共享池，減少傳統系統中常見的過度配置 (overprovisioning)，避免每個 CPU 或 GPU 需獨立配置多餘記憶體以應對高峰需求，從而降低閒置記憶體的持續供電和維護能耗。此外，動態分配機制讓系統僅供電給實際使用的記憶體部分，優化資源利用率預估可達 50% 以上，減少不必要的數據移動和重複存取所造成的能源浪費。這能消除閒置記憶體，優化 GPU 利用率，並在 HPC 與 AI 工作負載中降低總擁有成本，助力資料中心實現更永續的運作。

  • 開放標準與相容：
    CXL 作為開放協議，像通用食譜，讓不同廠商的設備輕鬆整合，促進創新與合作，克服資料中心記憶體擴充邊界，支援數百設備共享資源。

在實務中，CXL 記憶體池不僅解決瓶頸，還提升整體生產力。例如，在訓練大型語言模型時，它能動態分配資源，使 GPU 專注於主運算，CPU 則像副廚處理輔助任務。對於雲端應用，它提供可擴充的共享空間，支援多用戶環境如忙碌廚房的多道訂單同時處理。研究顯示，這種池化能加速 AI 開發週期，讓企業更快推出創新應用，如自然語言處理與圖像生成。 這強調了為什麼記憶體瓶頸如此嚴重：傳統記憶體系統無法即時供應豐富資源，導致延遲和低效；反之，豐富的即時記憶體確保 AI 能應對巨量需求，推動創新。

在 AI 時代，CXL 記憶體池解鎖記憶體敏捷性，適用於下一代 AI 、雲端與 HPC 工作負載，推動更高效的資料中心。隨著未來更多尖端科技的快速發展，它將成為關鍵橋樑，助力實現高效與永續的未來。
GIGABYTE 的 CXL 創新
GIGABYTE 以 CXL 記憶體池為核心，打造先進伺服器，強化 AI 運算叢集的效能，並且從軟體到硬體提供一條龍全面性協助。

技嘉各個平台的伺服器均支援 CXL 技術，提供高效的互連解決方案，提升系統整體性能與擴展性，並採用模組化設計，便於升級與維護，確保長期適應AI工作負載變化。機架式伺服器系列像是 R284-S91、R283-Z98和 R263-Z39 等機種透過 CPU 與裝置間的快取一致性連接，優化資源利用率，支援 TB 級記憶體擴展，並降低接近直連 DRAM的延遲，特別適合生成式AI的大量資料處理需求。G494-SB4 則運用 PCIe Gen5 與 CXL 連結，加速CPU-GPU協作效率，適用於即時推論和大規模分析應用。
更高記憶體頻寬，加速效能、更大記憶體容量，處理更多工作負載，CXL正加速推動現代運算向更高效能、更高擴展性的方向邁進。

此外，技嘉不僅供應硬體，還整合 GPM (GIGABYTE POD Manager) 軟體，支援Kubernetes、Hadoop等叢集管理的部署，更提供開放運算環境，靈活融入MLOps平台，讓企業依營運需求最佳化資源配置，實現智慧分配與無縫部署，從模型訓練到邊緣運算皆高效運作。

技嘉的 CXL 伺服器適用於 HPC 和 AI 工作負載，如生成式 AI 訓練、雲端資料庫查詢和邊緣運算，幫助企業在需要大規模記憶體的場景中提升效率，包括自然語言處理、圖像生成與科學模擬。透過軟硬整合的解決方案，技嘉確保 AI 部署更靈活且具成本效益 。
GIGABYTE POD Manager (GPM) 是人工智慧資料中心基礎架構不可或缺的管理平台，簡易直覺的介面、納管資料中心基礎設備，協助企業最佳化資源運用、提升營運效率，並且能夠靈活應對AI 與 HPC 工作負載需求，讓資料中心運營更高效、管理更簡單！
AI 工廠的未來
CXL 記憶體池的概念協助 AI 在資源共享、高速傳輸和能源效率上取得突破，讓工廠如廚房般靈活應對巨量需求，加速創新並促進永續發展。技嘉提供一條龍全面性協助，從伺服器設計到整合解決方案，涵蓋雲端到邊緣，引領 AI 進入更高效、更綠色的時代。

感謝您閱讀本篇趨勢文。
若對於 CXL記憶體池的相關軟硬體及整合有任何疑問，歡迎聯絡我們，我們將會有專業團隊協助您挑選合適的產品解決方案。

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