前 言
CXL(Compute Express Link)作为一种面向数据中心的高速互连技术标准，正在为AI应用的算力及存储瓶颈提供突破性解决方案。该技术基于PCI Express 5.0物理层构建，为AI计算提供高性能，高可靠性的数据传输。在AI训练与推理场景中，CXL技术能够显著降低跨设备数据传输延迟，通过统一内存池化管理解决GPU/TPU集群中的内存碎片问题，并为分布式模型训练提供高效的缓存一致性机制。
当前，随着生成式AI、大语言模型等前沿技术的爆发式发展，AI应用对存储资源的需求呈现出指数级增长。以三星CMM-D、海力士CXL DRAM等为代表的CXL设备，正在成为AI数据中心构建高带宽、低延迟互连架构的关键组件。然而，AI场景下CXL技术的软件生态建设仍面临重大挑战：现有研究多聚焦于通用协议验证，针对AI工作负载特性优化的训练框架适配仍处于探索阶段。特别是大模型训练过程中涉及的内存密集型计算、跨节点数据同步等场景，亟需构建完整的AI-CXL软硬件协同优化体系。
本白皮书将系统梳理CXL技术在AI领域的典型应用方案，涵盖以下核心研究方向。通过实际案例分析与性能基准测试，本文旨在为AI开发者、系统架构师提供可落地的CXL应用指南，助力构建下一代AI数据中心的高效互连生态。
鉴于编者水平与时间限制，文中难免存在疏漏或不足，恳请读者不吝指正。如对内容有任何建议或疑问，欢迎通过
一.引言
(一)研究目的和范围
CXL(Compute Express Link)作为新一代高速互连技术，通过内存扩展(Memory Pooling)、内存共享(Memory Sharing)和缓存一致性(Cache Coherency)三大核心能力，正在重新定义高性能计算系统的架构范式。在AI训练集群、大语言模型推理服务等场景中，CXL技术通过消除跨设备内存隔离、降低数据传输延迟、实现统一内存池化管理，为突破AI存储瓶颈提供了关键技术路径。然而，当前业界对CXL设备在AI场景下的应用研究仍处于探索阶段，缺乏系统性的技术验证与应用框架指导。
本研究聚焦CXL技术在AI领域的典型应用，覆盖CXL DRAM在AI场景下的性能特性分析与优化。针对Transformer模型，DLRM以及MoE等模型均进行了研究和测试，验证CXL设备在AI计算任务中的性能表现；对比传统纯GPU方案在大规模模型训练场景下的差异。
本研究成果面向AI系统架构师、CXL设备厂商、系统集成商及学术研究者。为AI训练集群和推理服务的部署提供技术参考，指导CXL设备厂商优化下一代产品特性，协助系统集成商构建基于CXL的AI数据中心互连方案设计规范，并为学术研究者提供CXL协议在AI场景下的扩展与优化依据。
研究内容专注于CXL技术在AI场景下的应用实践，不涉及CXL协议层的底层设计与开发，也不包含CXL设备的硬件实现细节。通过系统梳理CXL在AI领域的应用潜力与实践路径，本白皮书旨在为行业提供可复用的技术方案，推动CXL生态在AI算力基础设施建设中的规模化落地。
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