2TB CXL内存来了！ - 科技区角

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将计算推向更靠近内存的位置并非新概念，但韩国初创公司 Xcena 认为，借助 Compute Express Link（CXL）协议，它能以更优的方式实现这一目标。

在 Hot Chips 2026 上，该公司详细介绍了其 MX1——一款 CXL Type 3 设备，集成了最高 2 TB 的 DDR5、由 SSD 支撑的 Infinite Memory 容量，以及超过 1,000 个定制 RISC-V 核心。首席产品官 Harry Kim 表示，在选定的数据分析工作负载上，Xcena 的 MX1 可提供主机 CPU 通过 CXL 处理数据时高达 4.7 倍的吞吐量和 18.7 倍的能效。

Kim 表示，内存瓶颈无法仅靠增加内存来解决；必须更高效地利用现有内存资源。“如果我们能减少数据搬运，那将非常有帮助。”他说。

Kim 表示，MX1 尤其适合内存密集型 AI 和数据库工作负载，在这些场景中，最终只有一部分存储数据需要由 CPU 或 GPU 处理。

他说，对于向量搜索、KV 缓存操作和数据库过滤等应用，在靠近内存的位置执行计算可以降低延迟、功耗和带宽瓶颈。“以数据库为例，我们可以通过在 CPU 侧过滤掉不需要看到的旧数据来减少数据搬运。”

对于 AI 而言，这意味着只提取 KV 缓存中相关的那一部分，Kim 说。

Kim 表示，将 DDR5、SSD 和 RISC-V 核心整合在一起，需要解决重大的软件和内存管理挑战，因为 Xcena 希望让客户能够轻松编程 MX1。“我们希望保持内存模型尽可能接近客户在 CPU 侧的使用方式。”

Xcena 首席产品官 Harry Kim 在 Hot Chips 2026 上展示了该公司的 MX1 CXL Type 3 设备。（来源：Xcena）

他说，最大的技术障碍之一是创建一个统一的虚拟内存系统，能够维护主机内存、设备内存和 SSD 支撑容量之间的映射关系。

Xcena 希望 MX1 首先是一款强大的内存扩展器。Kim 表示，它与竞品 CXL 内存扩展产品的区别在于，它将功能完整的内存控制器与专用的近内存计算能力结合在一起。他说，其他计算型 CXL 设备使用通用处理器，而 MX1 则面向利用全部内部带宽的并行数据处理。

该设备的计算能力依赖于多核 RISC-V 架构。Kim 表示，这一选择受到了 RISC-V 生态成熟度的影响。该公司修改了基于 LLVM 的编译器以支持自定义指令，并提供类似 CUDA 的 SDK，使开发者能够用 C、C++ 或 Rust 编写代码。

由于管理数千个处理器核心仍然具有挑战性，Xcena 开发了一个受分布式数据库系统启发的框架，以简化编程和工作负载管理。

Xcena 正在向内存厂商、CPU 厂商和超大规模云服务商提供 MX1 原型样品，并计划于 2026 年底量产，首批客户收入目标定于 2027 年。

Kim 表示，一个关键依赖因素是业界更广泛地采用运行在 PCIe 6.0 之上的 CXL 3。尽管 CXL 的采用速度可以说慢于预期，但协议本身在快速演进。他认为技术本身并无过错，并指出包括 Nvidia 在内的所有 CPU 和 GPU 厂商都已将 CXL 集成到其芯片中。

Kim 说，CXL 已经准备就绪，但其价值仍需得到验证。他表示，成功采用需要更广泛的生态系统。“我们需要证明，借助 CXL 3，CXL 对 AI 基础设施中的每个人都大有裨益。”

Objective Analysis 首席分析师 Jim Handy 表示，Xcena 的 MX1 架构是一个有趣的组合，类似于计算型存储所采用的方法。“这是一款有趣的产品。”他说。

Xcena 的 MX1 原型计划于 2026 年底量产，首批客户收入目标定于 2027 年。（来源：Xcena）

Objective Analysis 近期发布的一份题为《CXL 市场正在成形》的报告，概述了 CXL 如何在超大规模计算领域获得采用，以及该技术如今似乎即将迎来显著增长。

Handy 表示，CXL 目前最引人注目的能力之一是内存扩展，但复用旧内存（如 DDR4）而非以当前价格购买 DDR5，也已成为一种常见用例。他指出，Facebook 母公司 Meta 正在数百万台服务器中使用基于 CXL 的内存扩展，复用从退役机器上拆下的 DDR4 模块，而非将其报废。

Handy 表示，CXL 的内存池化能力尽管想法很好，但尚未得到广泛使用。“开发池化技术的人可能已经感受到压力了。”他说，“它能提高已有内存芯片的利用率，而如果内存非常昂贵，你肯定希望确保没有任何内存闲置浪费。”

原文链接：https://www.eetimes.com/xcena-cuts-data-movement-to-address-memory-bottlenecks/

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