CXL曾被寄予厚望,但其在人工智能时代的适用性正受质疑。带宽瓶颈与芯片设计权衡限制了其潜力,而专用互连更契合AI需求。
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Google AI TPU
CXL曾被寄予厚望,但其在人工智能时代的适用性正受质疑。带宽瓶颈与芯片设计权衡限制了其潜力,而专用互连更契合AI需求。
继续阅读展望2025年,CXL有望从一项相对小众的技术,发展成为我们开始频繁接触并使用的技术。
继续阅读FLIT-MRAM通过利用日益普及的CXL基础设施,重新构思了DRAM解决方案的架构。将DRAM DDRx物理接口替换为CXL接口,使内存事务能够通过CXL的64字节FLIT有效负载与处理器的64字节缓存行匹配。
继续阅读我们将深入探讨这些协议增强措施的具体细节,以及它们如何助力实现大规模、高效能的计算架构。
继续阅读本文将深入探讨CXL技术,从其起源、特点,到应用领域和与其他技术的比较,全面了解CXL对现代数据中心生态系统的重要性。
继续阅读随着CXL及其将处理器与任何速度的内存连接的能力受到关注,人们自然会尝试将其应用于SSD。这个想法成为了内存语义SSD(MS-SSD,Memory-Semantic SSD)的基础。
继续阅读CXL 3.1是对CXL 3.0的一次渐进性改进,而后者则于一年多以前推出。作为系统中芯片、内存和存储之间关键的通信链路,CXL协议发挥着至关重要的作用。
继续阅读数据中心工作负载变得越来越复杂,需要越来越多的内存。内存是一种非常昂贵的资源,预计到 2025 年将达到服务器价值的 40% 以上。
继续阅读关于CPU缓存的由来,最早是在1964年IBM公司推出的一款大型老古董计算机–360/85中首次使用,就是下图这个大家伙。
继续阅读AI 时代 GPU 成为核心处理器,分布式训练诉求提升。GPU 采用并行计算方式,擅长处理大量、简单的运算,因此多适用于图像图形处理和 AI 推理。
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