江波龙512gb cxl aic内存扩展卡亮相 为数据中心提升效能开辟新途径-易火棋牌

  【天极网diy硬件频道】人工智能大模型计算、高性能计算(hpc)以及数据中心等行业的迅猛发展，对计算机系统性能的需求日益提升。

  江波龙此前于cfms2024展出了一款基于compute express link (cxl)技术的创新内存扩展设备——cxl 2.0 aic内存扩展卡。据了解，这款扩展卡采用非dram on-board封装设计，可兼容多种容量和规格的直插式内存条。它不仅支持cxl1.1标准，实现单个计算节点线缆直连的直插式内存条扩展，还兼容cxl2.0标准，支持多个计算节点服务器集群与存储池线缆直连的直插式内存池化，从而满足多样化的应用场景需求。

  全高全长的pcie add-in card (aic)封装为其带来更好的兼容性，扩展卡上配备了8个dimm插槽，支持ddr4 rdimm内存条，内存容量可扩展至512gb，同时通过mcio高速接口支持pcie 5.0 x16通道，理论带宽可达惊人的128gb/s。扩展卡与支持cxl规范的通过mcio线缆直连，从而为单个服务器和服务器集群提供大容量、高带宽、低延迟的扩展内存。

  在cfms2024展会现场，江波龙展位详尽展示了cxl aic内存扩展卡的各项特性和竞争优势。

  性能方面，江波龙cxl 2.0 aic内存扩展卡实测性能远超业界现有dram on-board封装的e3.s ddr5内存拓展模块，带宽高达54gb/s，延迟低至213.3ns。更强劲的性能可积极助推ai算力、高性能计算和数据中心等领域的处理能力和运算效率的提升。

  如果在单内集成8个cxl 2.0 aic内存扩展卡，就可以形成一个存储池，其容量高达4tb，带宽可达1tb，通过mcio接口连接服务器，为高性能计算集群提供了前所未有的内存扩展能力。

  小结

  业界专家普遍认为，ai算法，如深度学习模型，通常需要处理大量的数据集，并且涉及复杂的矩阵运算，内存的带宽和延迟会直接影响到模型训练和推理的速度。尤其是hpc高性能计算任务，如科学模拟、天气预测和生物信息学分析，更需要快速处理和分析大量数据。

  cxl 2.0 aic内存扩展卡的诞生，标志着内存技术的一大飞跃，它不仅解决了现有计算机系统内存性能瓶颈的问题，还提升了计算效率，为ai算力、hpc高性能计算和数据中心等领域的未来发展提供了强有力的易火棋牌的技术支持。