CXL介面憑藉其高效能、低延遲和靈活的資源管理能力，正在成為數據中心、伺服器和AI運算領域的關鍵技術。隨著CXL 3.0的推出，其應用場景將進一步擴展，並在未來的高性能計算和AI領域發揮更大的作用。

SMART Modular 世邁科技DRAM 產品總監 Arthur Sainio

世邁科技DRAM 產品總監 Arthur Sainio指出，CXL 1.1版本主要支持記憶體擴展和設備連接，基於PCIe 5.0物理層。CXL 2.0增加了對交換機（Switch）的支持，使多設備連接更靈活，並強化了記憶體池化（Memory Pooling）功能。CXL 3.0是最新版本，支持更高的頻寬（基於PCIe 6.0），並引入了記憶體分層（Memory Tiering）和動態資源分配功能，進一步優化了數據中心架構。

CXL聯盟由Intel、AMD、Google、Microsoft等科技巨頭主導，致力於推動CXL標準的普及和技術創新。目前已有超過200家企業加入CXL聯盟，涵蓋晶片設計、伺服器製造、雲端服務等多個領域。

多家廠商已推出支持CXL的產品，如Intel的Sapphire Rapids處理器、SMART Modular世邁科技的CXL記憶體擴充卡等。目前 SMART Modular發表的4-DIMM和8-DIMM CXL記憶體擴充卡也已成功通過CXL 2.0認證測試。

CXL介面逐漸在高性能計算（HPC）、AI和數據中心領域落地應用。CXL允許伺服器動態擴展記憶體容量，並通過記憶體池化技術實現多台伺服器共享記憶體資源，提升資源利用率。例如，在雲端數據中心中，CXL可以幫助實現更靈活的記憶體分配，降低硬體成本。

CXL基於PCIe物理層，提供高頻寬、低延遲的互連能力，適合用於連接CPU、GPU、FPGA等加速器。這對於需要大量數據交換的伺服器應用（如AI訓練、大數據分析）來說非常重要。

CXL 3.0也支持多節點架構，使伺服器集群能夠更高效地共享資源，並降低數據傳輸延遲。這對於超大規模數據中心和邊緣計算場景具有重要意義。

AI運算（尤其是深度學習）需要大量記憶體來存儲模型和數據。CXL通過記憶體擴展和池化技術，提供更大的記憶體容量和更高的存取效率，滿足AI運算的需求。

AI運算通常依賴GPU、TPU等加速器進行並行計算。CXL提供高效的低延遲互連，使CPU與加速器之間的數據交換更加順暢，提升整體運算效率。

CXL 3.0支持記憶體分層技術，將高頻寬、低延遲的記憶體（如HBM）與大容量、低成本記憶體（如DDR）結合，優化AI運算的記憶體使用效率。

在AI訓練和推理場景中，CXL的多節點架構和記憶體池化功能可以幫助構建更大規模的AI集群，並實現資源的動態分配與共享。通過CXL的記憶體池化和資源共享功能，企業可以減少硬體投資，並提高現有資源的利用率，降低AI運算的總體成本。