Scalable CXL плата расширения от Innodisk

im_1.png

Развитие систем искусственного интеллекта и аналитики на предприятиях приводит к тому, что оборудованию приходится обрабатывать колоссальные объёмы информации прямо на местах — например, на заводах, в медицинских центрах или на транспортных узлах. Для быстрой работы нейросетей требуется огромный запас оперативной памяти.

Однако инженеры часто сталкиваются с аппаратным ограничением: на стандартной материнской плате сервера быстро заканчиваются свободные разъёмы для установки обычных модулей ОЗУ. В такой ситуации раньше приходилось полностью менять платформу, процессор или закупать более дорогой многопроцессорный сервер.

Сегодня появилось альтернативное и экономически выгодное решение этой проблемы — Scalable CXL Memory Expansion for Edge AI от компании Innodisk.

Что такое Scalable CXL

Scalable CXL обычно означает масштабируемую архитектуру на основе Compute Express Link (CXL) — высокоскоростного интерфейса, который позволяет процессорам, ускорителям и памяти работать совместно через шину, основанную на PCI Express.

Если простыми словами:

Обычный сервер: каждый процессор использует в основном свою локальную оперативную память.

Scalable CXL: память и ускорители становятся общими ресурсами, которые можно динамически распределять между несколькими серверами.

Это даёт несколько ключевых преимуществ:

  • Можно расширять объём оперативной памяти без замены процессора;
  • Создавать общие пулы памяти (memory pooling), доступные сразу нескольким хостам;
  • Подключать дополнительные ускорители (например, ИИ-ускорители или FPGA) через единый стандартизированный интерфейс;
  • Эффективнее использовать дорогую память и оборудование в крупных дата-центрах.

Плата расширения памяти: CXL Memory Expansion

CXL Memory Expansion — это самый простой и уже коммерчески доступный сценарий использования CXL. Его идея не в том, чтобы сделать память общей для нескольких серверов, а в том, чтобы увеличить объём памяти одного конкретного сервера за счёт внешнего устройства.

В сервер добавляется плата расширения памяти. На ней нет собственного процессора, а присутствуют только:

  • Контроллер CXL;
  • Контроллер памяти;
  • Обычные модули DDR5.

По сути, это «внешний контроллер памяти», который центральный процессор видит как дополнительную оперативную память. Для операционной системы это просто ещё один диапазон физической памяти. Когда запущенная программа выделяет под свои нужды память, ОС может разместить часть страниц именно в CXL-памяти.

Условия для поддержки CXL Memory Expansion

Для успешной интеграции и работы такой архитектуры на аппаратном уровне требуется выполнение нескольких обязательных условий:

  • Поддержка стандартов CXL 1.1 / 2.0 / 3.0 (при этом для базового сценария расширения памяти достаточно версии 1.1 и выше);
  • Поддержка протокола CXL.mem (это ключевой режим, отвечающий за трансляцию транзакций памяти);

Важно: не каждый процессор с поддержкой PCIe 5.0 является CXL-процессором. Технология PCIe есть практически у всех современных чипов, а встроенная логика CXL — нет.

Примеры поддерживаемых платформ:

У Intel поддержка CXL началась только с 4-го поколения серверных чипов. Все более ранние процессоры (Xeon Scalable 1-го, 2-го и 3-го поколений) не подойдут.

Рассматривать нужно следующие линейки (сокет LGA4677 и новее):

  • 4-е поколение Intel Xeon Scalable (Sapphire Rapids)
  • 5-е поколение Intel Xeon Scalable (Emerald Rapids)
  • Новейшее поколение Intel Xeon 6 (Sierra Forest и Granite Rapids)

У AMD ситуация аналогичная: поддержка CXL появилась только в 4-м поколении архитектуры Zen для серверов (сокет SP5). Популярные старые процессоры серии EPYC 7003 (Milan) шину CXL не поддерживают.

Практическое воплощение: модуль Innodisk CXL AIC

im_2.png

Прямым примером реализации сценария CXL Memory Expansion стала промышленная плата расширения от компании Innodisk MM1AP-NNNNNA2NDB00. Устройство разработано по стандарту CXL 2.0.

Новая концепция: установка памяти в слот видеокарты

Главная особенность изделия заключается в способе его интеграции в систему:

  • Конфигурация и ёмкость: на самой плате распаяны два слота под стандартную серверную регистровую память DDR5 RDIMM. При полной загрузке плата позволяет добавить серверу до 256 ГБ оперативной памяти (два модуля по 128 ГБ). Скорость работы контроллера составляет 6400 MT/s при установке одного модуля и 5200 MT/s при задействовании обоих слотов.
  • Реальная производительность: по данным тестов Intel MLC, приведённым в официальном даташите, скорость чистого последовательного чтения (All Read) составляет 26.5 GB/s, а в смешанном режиме (1 Read / 1 Write) пропускная способность достигает 33.4 GB/s. При этом полная задержка в режиме ожидания (Idle Latency) зафиксирована на отметке 314.5 нс, а собственная аппаратная задержка чипа (Pin to Pin) не превышает 150 нс.

Эксплуатационные характеристики и надёжность

  • Компактный дизайн: габариты платы составляют всего 167.35 на 68.6 мм при толщине 20.03 мм. Такой низкопрофильный форм-фактор (HHHL) позволяет легко монтировать её в сверхкомпактные стоечные корпуса и Edge-серверы.
  • Энергопотребление: в активном режиме под полной нагрузкой плата потребляет всего 24.3 Вт (номинал питания 12V), что минимизирует выделение тепла внутри корпуса.
  • Полный комплекс RAS (надёжность): плата поддерживает полноценный серверный набор функций отказоустойчивости — аппаратный ECC (SEC/DED), механизмы автоматической очистки памяти Patrol и Demand Scrubbing, защиту линка CXL Link CRC с возможностью пересброса пакетов Retry, а также функции Data Poison и зеркалирование данных.
  • Температурная выносливость: компоненты рассчитаны на бесперебойную работу в режиме 24/7 в широком диапазоне температур корпуса от 0 до +70 °C.

Подводя итог, можно сказать, что плата расширения Innodisk CXL AIC решает конкретную техническую проблему — она позволяет обойти ограничение на количество слотов оперативной памяти на материнской плате сервера.

Вместо покупки нового процессора или полной замены серверной платформы, решение от Innodisk позволяет просто добавить до 256 ГБ RAM через стандартный слот PCIe 5.0. Это делает модернизацию оборудования под задачи искусственного интеллекта более простой и экономически выгодной.

Оставить заявку