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大数据AI/ML应用爆发驱动大内存需求，但内存增长受限，CXL互联方案应运而生

CXL分为1.0/2.0/3.0版本，分别提供直连、池化、Fabric能力，预计在2022年/203年/2025年之后市场可用，目前看来池化对于软件的影响最大

CXL更多是对于已有架构的性能优化，全新的机会不多，较大的机会在于系统软件、内存即服务，以及内存数据库和内存云结构

CXL大概率将成为跨计算引擎的内存结构标准，短期利好云厂商，长期会数据中心架构产生结构性的变革

大数据AI/ML计算驱动大内存需求，但内存不够用了

随着健康码/行程码的广泛应用，大家可能已经亲身体会过被大数据支配的恐惧。另外就是最近ChatGPT已经被大家玩坏了~

其实还有很多大家不常接触的应用，如:

这些应用数据量，处理这些数据需要强大的算力。

为了加快CPU速度，需要把大量数据放入内存，甚至需要迭代计算（典型是ML的模型训练），这就造成了对大内存的强烈需求。

直接堆内存条不行？不行，理由有2个：

理由一：CPU能装的内存条是有限的

CPU核心数目前已经二十四核，甚至更多，但是每核能插入的DDR内存条数量是有限的。这么一剪刀差下来，每核能够使用内存反而是下降的，且差距不断在扩大。

原因二：内存价格降不下来

CPU价格是一降再降，但是内存却从2013年起基本保持平稳，大概20元/GB，相比之下，SSD大概 1元/G，硬盘 4毛/G，是不是差很大~

不是还有PCIe外部设备嘛，内存拿出来一起用？

可以，但是一起用总需要有个规矩，也不能乱来是吧，这个规矩就是CXL(Compute Express Link)，较专业定义为：

CXL是一种开放性互连协议标准，旨在提供 CPU 和专用加速器、高性能存储系统之间的高效、高速、低延时接口，以满足资源共享、内存池化和高效运算调度的需求。

其实术语我看的也晕，大家理解它做的啥事就行了~

这个想法看上去也不难嘛，为什么现在才有CXL？

其实，聪明人还是很多的，之前有很多类似协议，如Gen-Z（HPE）、OpenCAPI（IBM）以及CCIX (Xilinx)。但是问题是，人家老大Intel想多卖自家的CPU，不屑于参与，导致一直没有成气候。

但是这次不一样，CXL本身就是Intel提出来的，主要是因为受NVIDIA GPU强劲挑战，Intel想做一个大局搞开放，所以这次声势很大~

所以，CXL具体是啥？

前面提到过，CXL主要目的是让大家把内存共享出来一起用，协议本身也是一直在演进的。

从2019年9月份发布CXL 1.0/1.1，到2020年11月发布CXL2.0，到最近发布CXL 3.0，它的功能一直在发生着变化，总结如下：

CXL1.0/1.1 可归纳为“直连”，也就是让主机CPU可以直接访问PCIe设备的内存，具体分为三个子协议：CXL.io用于设备注册发现、CXL.cache用于设备访问CPU内存、CXL.mem 用于CPU访问设备内存。这可达到主机内存扩充的目的。

CXL2.0 可归纳为“池化”，就是让多个主机CPU和多个设备可通过一个CXL Switch硬件连接在一起，可以相互访问，在较小延迟影响的前提下提供高容量大带宽。这可达到内存池化的目的。

CXL3.0 可归纳为Fabric，可以让多个Switch形成级联结构，支持更复杂的结构。这可以达到“软件定义内存”的目的，此处借用了“软件定义网络”的概念，具体能干啥我暂时也想不出来~

当然，目前只是协议发布，真正到市场使用大概还需要一段的时间，预计CXL 1.0/1.1需要到2022年，CXL 2.0要到2023年中，至于CXL 3.0可能要等2025年之后了。

那CXL有啥应用，有哪些新机会？

系统盘点了CXL在软件方面（不涵硬件）的新机会，总结如下：

可以初步得出结论：

CXL更多的是对于已有架构进行性能优化，全新机会并不多。

目前看来全新的机会包括，1）系统层的内存管理软件，以及2）应用层内存即服务，其余的均为现有系统的优化增强，图中以圆圈面积表示优化强度。

系统层

先从系统软件层面看，由于CXL需要支持这么复杂内存共享结构，必须有一套新软件支撑，包括三个机会：

内存调度管理器；
内存高级数据特性，包括内存压缩、快照、克隆、备份等；
内存安全防护；

这个将是新的机会，也有看到创业厂商想做此类的事情，但是这块核心的风险是，系统软件和CXL协议本身界限不是特别清晰，有可能就是做着做着，为CXL打补丁了，并不能成为一个产品。

应用层

CXL1.0/1.1所做的事情在于建立基础，而CXL3.0支持更复杂的结构，本文认为更多的应用在于CXL2.0的池化特性。

新技术一般会有两层面应用，一个是技术产品创新，另外就是随之而生的新商业模式。

商业模式

池化内存容量大、粒度细、分配灵活，直接衍生出“内存即服务”模式，这个是利好云厂商的。

云厂商卖内存通常有以下痛点：

内存必须绑定计算实例售卖
内存售卖粒度较粗
内存无法超卖
售卖的内存大部分闲置，内存利用率低

在内存池化场景下，云厂商可以提供内存PaaS API服务，只卖内存给应用；也可以细粒度按需分配，收费更灵活，同时可以超卖内存，并将平常闲置的内存进行更高效的利用。

调查发现，在微软Azure，有高达25%的内存都是闲置的，有50%的虚拟机使用的内存占比仅为50%。谷歌也类似，谷歌服务器集群中DRAM内存平均利用率约为40%，这将是巨大的机会。

不过这个机会虽然诱人，却是云厂商的，跟创业厂商没有什么关系~

「文章较长，怕大伙看累，且听下回分解」

关于我

我是张范，美元基金投资人，关注Data/AI/VRAR/区块链等Infra领域早期项目。企业服务领域十多年经验，前BAT产品负责人，前中科院技术专家，美国顶尖商学院MBA。寒冬中期待交流合作，让我们相互取暖，一起守得云开见月明~

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