CXL介面凭藉其高效能、低延迟和灵活的资源管理能力，正在成为数据中心、伺服器和AI运算领域的关键技术。随着CXL 3.0的推出，其应用场景将进一步扩展，并在未来的高性能计算和AI领域发挥更大的作用。

SMART Modular 世迈科技DRAM 产品总监 Arthur Sainio

CXL 1.1版本主要支持记忆体扩展和设备连接，基於PCIe 5.0物理层。CXL 2.0增加了对交换机（Switch）的支持，使多设备连接更灵活，并强化了记忆体池化（Memory Pooling）功能。CXL 3.0是最新版本，支持更高的频宽（基於PCIe 6.0），并引入了记忆体分层（Memory Tiering）和动态资源分配功能，进一步优化了数据中心架构。

CXL联盟由Intel、AMD、Google、Microsoft等科技巨头主导，致力於推动CXL标准的普及和技术创新。目前已有超过200家企业加入CXL联盟，涵盖晶片设计、伺服器制造、云端服务等多个领域。

多家厂商已推出支持CXL的产品，如Intel的Sapphire Rapids处理器、SMART Modular世迈科技的CXL记忆体扩充卡等。目前 SMART Modular发表的4-DIMM和8-DIMM CXL记忆体扩充卡也已成功通过CXL 2.0认证测试。

CXL介面逐渐在高性能计算（HPC）、AI和数据中心领域落地应用。CXL允许伺服器动态扩展记忆体容量，并通过记忆体池化技术实现多台伺服器共享记忆体资源，提升资源利用率。例如，在云端数据中心中，CXL可以帮助实现更灵活的记忆体分配，降低硬体成本。

CXL基於PCIe物理层，提供高频宽、低延迟的互连能力，适合用於连接CPU、GPU、FPGA等加速器。这对於需要大量数据交换的伺服器应用（如AI训练、大数据分析）至关重要。

CXL 3.0也支持多节点架构，使伺服器集群能够更高效地共享资源，并降低数据传输延迟。这对於超大规模数据中心和边缘计算场景具有重要意义。

AI运算（尤其是深度学习）需要大量记忆体来存储模型和数据。CXL通过记忆体扩展和池化技术，提供更大的记忆体容量和更高的存取效率，满足AI运算的需求。

AI运算通常依赖GPU、TPU等加速器进行并行计算。CXL提供高效的低延迟互连，使CPU与加速器之间的数据交换更加顺畅，提升整体运算效率。

CXL 3.0支持记忆体分层技术，将高频宽、低延迟的记忆体（如HBM）与大容量、低成本记忆体（如DDR）结合，优化AI运算的记忆体使用效率。

在AI训练和推理场景中，CXL的多节点架构和记忆体池化功能可以帮助构建更大规模的AI集群，并实现资源的动态分配与共享。通过CXL的记忆体池化和资源共享功能，企业可以减少硬体投资，并提高现有资源的利用率，降低AI运算的总体成本。