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[導(dǎo)讀]作為全球最大數(shù)據(jù)產(chǎn)生國之一,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的成倍增長,中國對更高性能數(shù)據(jù)中心的需求日益迫切。根據(jù)IDC Global DataSphere對每年數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的預(yù)測,全球數(shù)據(jù)量的復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到 21.2%,并在2022年至2026年期間增加一倍多。而中國的數(shù)據(jù)規(guī)模將從2022年的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB,復(fù)合年增長率達(dá)到26.3%,成為全球生產(chǎn)數(shù)據(jù)最多的國家。這給當(dāng)今的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心帶來了更多的挑戰(zhàn)。

作為全球最大數(shù)據(jù)產(chǎn)生國之一,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的成倍增長,中國對更高性能數(shù)據(jù)中心的需求日益迫切。根據(jù)IDC Global DataSphere對每年數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的預(yù)測,全球數(shù)據(jù)量的復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到 21.2%,并在2022年至2026年期間增加一倍多。而中國的數(shù)據(jù)規(guī)模將從2022年的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB,復(fù)合年增長率達(dá)到26.3%,成為全球生產(chǎn)數(shù)據(jù)最多的國家。這給當(dāng)今的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心帶來了更多的挑戰(zhàn)。

此外,數(shù)據(jù)中心正在轉(zhuǎn)向異構(gòu)和云計算架構(gòu),同時多樣化、高性能計算工作負(fù)載也正在興起,形式包括人工智能(AI)、機器學(xué)習(xí)(ML)、實時分析和高性能存內(nèi)計算(in-memory computing)等。這將繼續(xù)推動數(shù)據(jù)處理要求和下一代數(shù)據(jù)中心性能的提高。

數(shù)據(jù)處理要求的提高給數(shù)據(jù)中心內(nèi)存出了一道難題。服務(wù)器中的計算節(jié)點越來越以內(nèi)存為中心。直連式內(nèi)存和固態(tài)存儲在延遲和成本方面存在巨大差距,這對服務(wù)器內(nèi)存的層次結(jié)構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。當(dāng)處理器耗盡直連式內(nèi)存空間時,它就會轉(zhuǎn)到固態(tài)存儲,這意味著它必須等待。而這種等待或延遲會極大地影響計算性能。第二個問題是,主內(nèi)存帶寬的擴展速度與CPU核心數(shù)量的增加速度不匹配。在超過一定的核心數(shù)量后,所有 CPU都會出現(xiàn)帶寬不足的情況,從而無法充分發(fā)揮增加核心數(shù)量所帶來的優(yōu)勢。第三個問題是內(nèi)存資源的利用率不足,因為這些快速的加速計算架構(gòu)中每個加速器都有自己的專用內(nèi)存。

簡而言之,隨著新用例的不斷涌現(xiàn),數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載正變得日益多樣化,而可組合的基礎(chǔ)設(shè)施將是適應(yīng)工作負(fù)載需求的完美選項。在數(shù)據(jù)中心規(guī)模上,未被充分利用的資源對總體擁有成本(TCO)的影響很大。內(nèi)存是服務(wù)器成本的主要組成部分。CPU、內(nèi)存和存儲的生命周期各不相同,如果能夠單獨更換這些服務(wù)器組件,就能進(jìn)一步降低總體擁有成本。為了滿足這些需求并解決數(shù)據(jù)中心當(dāng)前的問題,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)需要全面演進(jìn)。

CXL(Compute Express Link)是一種開放、業(yè)界廣泛支持、低延遲、具備高速緩存一致性的互連技術(shù),適用于處理器、內(nèi)存擴展和加速器。它為解決數(shù)據(jù)中心所面臨的巨大挑戰(zhàn)提供了一種新的方案。該技術(shù)能夠通過分層內(nèi)存架構(gòu)彌補延遲差距,并且可以在數(shù)據(jù)最密集的工作負(fù)載需要時以一種節(jié)省引腳的方式增加更多內(nèi)存。借助CXL,服務(wù)器可以按需共享內(nèi)存。

最終,CXL可以使數(shù)據(jù)中心從一種每臺服務(wù)器都有專用處理和內(nèi)存以及網(wǎng)絡(luò)和加速器等其他資源的模式,轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N擁有共享資源池的分解模式。這些資源池可以根據(jù)特定工作負(fù)載的需求進(jìn)行高效組合。這種分解組合模式可根據(jù)工作負(fù)載定制計算資源,為數(shù)據(jù)中心帶來諸多優(yōu)勢,包括更高的性能和效率、更低的總體擁有成本等。

分解(或機架級架構(gòu))以及通用接口的概念已存在多年。要將這些概念變成現(xiàn)實,高性能接口的發(fā)展以及業(yè)界在處理器、內(nèi)存和加速器中使用CXL作為高速緩存一致性互連技術(shù)的共識至關(guān)重要。

Rambus擁有30多年的先進(jìn)半導(dǎo)體經(jīng)驗,是提供這類開創(chuàng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)新時代的高性能CXL解決方案的理想之選。通過在整個生態(tài)系統(tǒng)中建立牢固的關(guān)系和密切的聯(lián)系,Rambus開發(fā)出差異化、領(lǐng)先的產(chǎn)品和IP,可應(yīng)對關(guān)鍵的行業(yè)挑戰(zhàn)與需求。

Rambus 提供的產(chǎn)品包括高性能Compute Express Link?(CXL?)2.0和3.1控制器,這兩款控制器專為用于SoC、ASIC和FPGA而優(yōu)化。這些業(yè)界領(lǐng)先的高性能接口解決方案適用于AI/ML、數(shù)據(jù)中心和邊緣應(yīng)用。Rambus還可以利用其在DDR和PCIe/CXL數(shù)字 IP方面的豐富專業(yè)知識,提供高帶寬的高速緩存一致性互連性能。從安全角度看,Rambus幫助推動數(shù)據(jù)中心連接技術(shù)向前發(fā)展,并提供領(lǐng)先的安全解決方案保護(hù)使用中的硬件和數(shù)據(jù),以及通過先進(jìn)的ECC和RAS來確保數(shù)據(jù)完整性。

未來, CXL預(yù)計將逐步被采用,助力數(shù)據(jù)中心解決目前面臨的問題。第一步將是低延遲內(nèi)存擴展,這對于支持日益增長的計算核心數(shù)量十分重要。CPU可通過CXL連接到遠(yuǎn)離自己的內(nèi)存,從而使服務(wù)器能夠獲得所需的足夠內(nèi)存,并變得更加靈活。

之后,CXL還將為內(nèi)存分層和池化提供支持,幫助提高內(nèi)存利用率并最終實現(xiàn)整個機架級結(jié)構(gòu)的分解,包括內(nèi)存、計算和I/O等。借助CXL,內(nèi)存模塊、加速器和I/O設(shè)備可以連接到機架級結(jié)構(gòu),實現(xiàn)靈活的資源分配和組合。

在這個AI新時代,CXL將徹底改變現(xiàn)有的云數(shù)據(jù)中心架構(gòu),幫助企業(yè)滿足日益增長的算力和帶寬需求。在為CXL生態(tài)系統(tǒng)提供創(chuàng)新解決方案方面,Rambus具有得天獨厚的優(yōu)勢。未來,Rambus將與CXL聯(lián)盟的其他合作伙伴密切合作,繼續(xù)開發(fā)可靠的產(chǎn)品,幫助中國企業(yè)應(yīng)對關(guān)鍵的行業(yè)挑戰(zhàn)。

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