作為全球最大數據產生國之一，隨著數據規模的成倍增長，中國對更高性能數據中心的需求日益迫切。根據IDC Global DataSphere對每年數據產生量的預測，全球數據量的復合年增長率（CAGR）將達到 21.2%，并在2022年至2026年期間增加一倍多。而中國的數據規模將從2022年的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB，復合年增長率達到26.3%，成為全球生產數據最多的國家。這給當今的現代數據中心帶來了更多的挑戰。
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此外，數據中心正在轉向異構和云計算架構，同時多樣化、高性能計算工作負載也正在興起，形式包括人工智能（AI）、機器學習（ML）、實時分析和高性能存內計算（in-memory computing）等。這將繼續推動數據處理要求和下一代數據中心性能的提高。
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數據處理要求的提高給數據中心內存出了一道難題。服務器中的計算節點越來越以內存為中心。直連式內存和固態存儲在延遲和成本方面存在巨大差距，這對服務器內存的層次結構提出了挑戰。當處理器耗盡直連式內存空間時，它就會轉到固態存儲，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，主內存帶寬的擴展速度與CPU核心數量的增加速度不匹配。在超過一定的核心數量后，所有 CPU都會出現帶寬不足的情況，從而無法充分發揮增加核心數量所帶來的優勢。第三個問題是內存資源的利用率不足，因為這些快速的加速計算架構中每個加速器都有自己的專用內存。
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簡而言之，隨著新用例的不斷涌現，數據中心的工作負載正變得日益多樣化，而可組合的基礎設施將是適應工作負載需求的完美選項。在數據中心規模上，未被充分利用的資源對總體擁有成本（TCO）的影響很大。內存是服務器成本的主要組成部分。CPU、內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器組件，就能進一步降低總體擁有成本。為了滿足這些需求并解決數據中心當前的問題，現有的數據中心架構需要全面演進。
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CXL（Compute Express Link）是一種開放、業界廣泛支持、低延遲、具備高速緩存一致性的互連技術，適用于處理器、內存擴展和加速器。它為解決數據中心所面臨的巨大挑戰提供了一種新的方案。該技術能夠通過分層內存架構彌補延遲差距，并且可以在數據最密集的工作負載需要時以一種節省引腳的方式增加更多內存。借助CXL，服務器可以按需共享內存。
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最終，CXL可以使數據中心從一種每臺服務器都有專用處理和內存以及網絡和加速器等其他資源的模式，轉變為一種擁有共享資源池的分解模式。這些資源池可以根據特定工作負載的需求進行高效組合。這種分解組合模式可根據工作負載定制計算資源，為數據中心帶來諸多優勢，包括更高的性能和效率、更低的總體擁有成本等。
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分解（或機架級架構）以及通用接口的概念已存在多年。要將這些概念變成現實，高性能接口的發展以及業界在處理器、內存和加速器中使用CXL作為高速緩存一致性互連技術的共識至關重要。
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Rambus擁有30多年的先進半導體經驗，是提供這類開創數據中心架構新時代的高性能CXL解決方案的理想之選。通過在整個生態系統中建立牢固的關系和密切的聯系，Rambus開發出差異化、領先的產品和IP，可應對關鍵的行業挑戰與需求。
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Rambus 提供的產品包括高性能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而優化。這些業界領先的高性能接口解決方案適用于AI/ML、數據中心和邊緣應用。Rambus還可以利用其在DDR和PCIe/CXL數字 IP方面的豐富專業知識，提供高帶寬的高速緩存一致性互連性能。從安全角度看，Rambus幫助推動數據中心連接技術向前發展，并提供領先的安全解決方案保護使用中的硬件和數據，以及通過先進的ECC和RAS來確保數據完整性。
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未來， CXL預計將逐步被采用，助力數據中心解決目前面臨的問題。第一步將是低延遲內存擴展，這對于支持日益增長的計算核心數量十分重要。CPU可通過CXL連接到遠離自己的內存，從而使服務器能夠獲得所需的足夠內存，并變得更加靈活。
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之后，CXL還將為內存分層和池化提供支持，幫助提高內存利用率并最終實現整個機架級結構的分解，包括內存、計算和I/O等。借助CXL，內存模塊、加速器和I/O設備可以連接到機架級結構，實現靈活的資源分配和組合。
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在這個AI新時代，CXL將徹底改變現有的云數據中心架構，幫助企業滿足日益增長的算力和帶寬需求。在為CXL生態系統提供創新解決方案方面，Rambus具有得天獨厚的優勢。未來，Rambus將與CXL聯盟的其他合作伙伴密切合作，繼續開發可靠的產品，幫助中國企業應對關鍵的行業挑戰。
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