CXL大佬说（1）CXL将掀起大内存的技术潮流

　　2022中国数据与存储峰会第二天的＂CXL大内存论坛＂上，CXL大内存论坛出品人、MemVerge联合创始人兼CEO范承工发表了题为《CXL: 大内存的曙光》的主旨演讲，在CXL成为热点话题的背景下，对CXL的发展前景做出非常乐观的预期。
　　以下内容根据现场速记整理：
　　CXL是一个新兴的内存接口，它对于整个数据中心架构会产生非常深远的影响。
　　首先来看，CXL要解决的挑战是内存墙和IO墙问题，内存墙和IO墙又是什么？
　　随着需要访问的数据越来越多，内存墙和IO墙成为两个不可逾越的瓶颈，阻碍应用的性能表现。
　　上图是去年Meta在OCP全球峰会上发表的，图中指出一个有趣的现象：过去10年，CPU的内核数有着非常快速的上升，10年里内核数提升了大概三倍，但CPU内核到内存的带宽反而下降了。
　　也就是说，每颗CPU核心能够享用的内存带宽是在下降的，每颗核心之间能交换的数据量是减少的。不幸的是，应用要访问的数据是越来越多，所以说，内存和计算之间的接口就成为一个主要的瓶颈，这就是内存墙。
　　值得单独说一句的是：内存墙的其实就是常说的＂冯诺·依曼＂架构的瓶颈。
　　IO墙是什么呢？
　　上图来自英特尔，图中以AI为例，AI模型的大小基本上每两年上升一个数量级，数据如果放在内存里可以很快访问到，但如果内存里放不下的话，就需要放在外部存储里，用网络IO来访问数据。
　　IO方式的访问会使得访问速度下降几个数量级，当内存容量不够大时，IO也不可避免地会成为应用的瓶颈，这既是IO墙。内存墙和IO墙是影响新一代的应用性能的两个障碍，如何打破这些障碍呢？这就要依靠CXL了。
　　广受关注的CXL到底是什么？
　　CXL联盟由业界200多家公司合作建立，CXL定义了一个标准，既支持各种各样的存储器，也支持各种异构的计算、芯片，包括CPU、GPU、DPU、各种AI加速器，甚至各种FPGA加速器。
　　CXL也支持各种各样的内存，包括DRAM、新兴的内存，甚至NAND闪存。CXL可以提高从计算到内存的访问的一致性，所以使得不同的XPU可以同时访问同一块芯片。
　　在过去几年里，CXL逐渐成熟，到现在已经发表了1.1、2.0、3.0三个不同的版本。CXL的定义之下，它有三种不同的设备。
　　第一种设备是加速器，指的是计算设备，可以是CPU，也可以是各种AI加速器；
　　CPU里自带 Cache，CXL可以保持CPU Cache的一致性；
　　第三种设备是内存，CXL可以连接各种各样的内存；
　　中间的第二种设备实际上是第一种和第三种的结合体，它可以既有计算，也有内存，两种可以同时挂载到CXL。
　　CXL发展简史：1.1、2.0、3.0
　　在2019年，CXL的第一个版本CXL 1.1问世了。它主要定义的标准是如何直接连接计算器件和内存器件，主要指的是在一台服务器里面能够直接把他们连在一起。它主要的场景是对内存的容量和带宽进行扩展，叫Memory Expansion。
　　传统服务器的内存插在DDR4 DIMM接口，该接口有一定的带宽的限制，内存带宽对CPU的利用率不是太高，不如PCIe总线对CPU的利用率高。
　　而CXL正是建立在PCIe的基础之上的，在PCIe 5.0及以上标准来跑CXL的标准。这个带宽就在DDR带宽的基础上再加上PCIe的带宽，PCIe 5.0每一个通道的带宽就有4个GB/s，16个通道就能达到64个GB/s，如果有128个通道，就可以增加500 GB/s多的带宽。
　　所以，它可以很有效地对内存的带宽进行扩展，也可以对内存的容量进行扩展。既能扩大带宽，也能扩大容量，从某种意义上说，就是在解决内存墙和IO墙的瓶颈。
　　CXL 1.1解决的还是单机设备的问题，在一台服务器里对内存进行扩展，而CXL 2.0就超出了单机的范畴。
　　上面的H1到H4到Hn指的是不同Host，它可以通过CXL Switch连接多个设备，底下的D1、D2、D3、D4指的是不同的内存，也是通CXL Switch连到上层的主机里。
　　在这套框架之下，它就使得Memory Polling成为可能，你可以跨系统设备实现共享内存池，这就增加了很多的灵活性。
　　比如，如果有机器内存不够的时，就可以灵活地从这个池子里来找内存，如果这台机器不需要这些内存了还可以随时还回来。
　　这无疑将大大提高内存的使用率，或者降低内存的使用成本。考虑到效率提高，自然也会降低对于环境的影响，有助于减少碳排放。
　　CXL 3.0是2022年8月份发布的新标准，在CXL 2.0基础上增加了一些重要功能，它可以使得多个Switch互相连接，可以使得上百个服务器互联并共享内存。
　　除了多层交互以外，CXL 3.0还多了一些功能，比如Memory sharing的能力，这种能力突破了某一个物理内存只能属于某一台服务器的限制，在硬件上实现了多机共同访问同样内存地址的能力。
　　Memory sharing需要实现很强的内存一致性，而此前的CXL 2.0只能通过软件实现，CXL 3.0开始，它可以在硬件层面来实现。
　　上图是CXL功能的演进变化，不少公司都宣布将支持CXL，包括AMD、英特尔下一代的服务器的芯片。内存厂商部分，三星、海力士、美光也都宣布了支持CXL的内存产品，真正的产品可能就要到明年了。
　　2024年上半年，CXL 1.1和CXL 2.0的产品可能会有落地产品，CXL 3.0的落地还需要更长时间。现阶段，合作伙伴可以联系这些厂商找一些工程样品搭建环境进行开发测试。
　　以史为鉴，CXL将引起一场技术与商业变革
　　CXL在业界造成了非常大的影响，堪称是一场变革。上世纪90年代，存储也经历了一场类似的变革。
　　上世纪90年代之前，存储指的就是硬盘，在一台服务器里用硬盘来做存储，但是在90年代初，一个叫Fiber Channel的网络出现了，它使存储从服务器里走了出来，变成一个独立的、与计算分离的、可以独立扩展、独立管理的系统。
　　这种系统就是人们熟知的SAN系统，随后又逐渐出现了各种各样的网络共享存储，这场技术革命，使得存储从一个简单的器件行业变成了一个软件和系统行业。
　　1990年的存储只是服务器的一部分，当时并没有存储软件的概念。而1995年，集合了软件和硬件的SAN系统开始出现，2000年左右，第一代NAS开始落地。从2010年以来，经过多年发展后，存储软件和存储设备成为了一个500亿美元以上的市场。
　　过程中也涌现了一大批成功的领导者公司，包括EMC、NetApp、Veritas、PureStorage等等。也有很多依靠通用硬件，在软件上做创新的存储公司获得了不错的市场成绩。存储软件其实很重要，500亿美元的存储市场中，主要价值都是在软件上。
　　现在的内存和30年前的硬盘存储极为相似。
　　内存是一个重要的硬件器件，但是现在并没有内存软件或者内存系统这一市场。这是因为，现在的内存只是服务器里的一个设备，而并不是在一个网络上可以独立扩展，独立管理的系统。
　　随着CXL的出现，内存可以和计算进行分离，就像90年代存储和计算分离一样，这意味着，内存可以变成独立的，可以扩展，可以管理，可以增加新功能的系统。
　　我相信，未来10年，20年里，同样也会有新的百亿美元大内存市场，一个包含软件和系统的大内存市场，在此期间，会涌现出一批新的技术公司。
　　这是一个对比，CXL某种程度上就像是30年前的存储网络，使得内存从服务器里解放出来。
　　CXL落地：既需要硬件，也需要软件，还需要生态
　　典型的CXL方案中，需要一批内存硬件来构成内存池，主机内部有内存，主机之外也有内存，相互间通过CXL交换机连接，中间还需要一个软件系统来进行管理。
　　系统软件算是一个Fabric manager，它负责管理内存资源的分配，可以动态的把内存分配给任何一个Host或者也可以从任何一个Host拿回内存，另外，系统软件还会提供一些数据服务。
　　随着CXL 3.0标准对于多个Switch的支持，集群规模可以进一步扩大，从10台20台服务器扩展到百台甚至千台的服务器规模的共享内存资源池。
　　大内存时代，将会把软件对于内存的重要性提高到了非常高的阶段。
　　这是因为，当大内存的系统架构有一定的复杂性、共享性需求后，简单的操作系统已经无法满足应用对于内存的需求，都需要软件来实现更复杂的功能。
　　比如，在服务器里，系统软件需要考虑如何合理使用内存，而不需要去修改应用程序，比如，通过自动分层技术来完成操作。此外，当内存容量越来越大，就需要进行一些保护手段，就像如今的存储系统需要数据保护一样，比如说快照这种功能。
　　使用过程中，还需要对内存的使用状况进行监视，对于内存上的应用进行Profiling，查看内存访问的模式。
　　大内存时代下，可在服务器上通过软件实现一定的Sharing（共享）和缓存一致性功能，使多机来共享同一个内存地址，使得共享内存成为高带宽、低延迟的沟通手段。在此基础上，将可以开发出新一代的应用程序。
　　这只是Host（服务器）上的功能，而内存池里还有更多功能需要实现。
　　内存池方面，需要管理软件来管理不同物理内存的内存地址，哪一块内存映射到哪一个Host；还可以对内存进行容量优化，比如压缩和重复数据删除功能，提升内存的可使用空间；此外，还有数据保护、安全、全局洞察等功能。
　　由此可见，软件上可以做的工作非常多。
　　如今，在存储还是网络领域都非常流行软件定义的概念，当内存网络出现后，软件定义内存的概念就会出现，通过软件来实现内存的动态分配，以及内存之上的各种数据服务。
　　整个硬件加软件的生态环境里，已经涌现了一大批公司。
　　包括英特尔、AMD、NVIDIA、ARM等计算芯片公司，同时还有一大批内存公司，比如三星、海力士、美光，也有一些相关芯片公司，比如澜起科技。
　　此外，市场上会出现新一代的服务器和操作系统，也会出现软硬一体的解决方案，这些企业都将成为生态中的重要组成部分。
　　云服务商也非常关注CXL，如今也成了CXL领域的先行者，在CXL上进行了一些研发，在应用上，内存池化可以对他们的技术架构带来非常多的好处，某用户在使用CXL技术方案后每年可以节省数亿美元的费用。
　　此外，我们还看到一些新兴的软件公司在CXL架构上优化他们的应用，很多业内公司在推动CXL的落地和使用。
　　CXL的典型使用场景
　　最后，来看一下CXL可能的一些应用场景。
　　第一个领域是金融行业（FSI）。
　　金融行业里可能是CXL最早落地的行业之一。因为金融行业对于数据的性能要求很高，越来越多的应用成了在内存中的应用。金融行业对于新技术也一直非常敏感，非常具有前瞻性，会比较早的尝试落地新兴技术。
　　在金融行业里，共享内存可以实现低延迟、高带宽的系统，可以使一个节点能快速稳定地向多个节点传发信息。比如，股市交易信息就可以很快的从一点转发到各地。在信息处理的过程中，因为有大内存的存在，它还可以防止内存的溢出。
　　金融行业的内存数据库越来越多，数据分析的需求也越来越多，而大内存可以使得更多数据放在内存里。传统的关系型数据库场景中，可共享的大内存可以使得关系数据库的缓存更加高效，这意味着将出现新一代的关系型数据库。
　　第二个是在AI和 机器学习领域。
　　CXL有更好的扩展性和更高带宽的内存，它可以将更多模型放到内存里，更高的带宽可以缩减训练的时间，提高AI应用的速度。
　　第三个，在云服务商领域，它可以通过可组合的基础架构（Composable infrastucture）把更多的内存放在池子里，如此一来，闲置的内存就会减少，整体的内存利用率得以提升。
　　第四个，在高性能计算领域。
　　高性能计算领域，通过内存池中的Snapshot功能实现断点续算，提升整体的运算速度，也可以在多个节点中通过API的形式来共享内存。
　　以上是CXL可能最先落地的一些训练场景。
　　今年3月份的一篇文章里提到了一个对云厂商做的内部调查，调查发现，在微软Azure，有高达25%的内存都是闲置的，有50%的虚拟机使用的内存占比仅为50%，大约有一半的内存没有被用上。
　　在采用了CXL共享内存后，整体的利用率提升了10%，这意味着每年能减少数亿美金的成本，对于整个成本节省非常重要。
　　另外一份白皮书中，谷歌也在做类似的事情，谷歌服务器集群中DRAM内存平均利用率约为40%，可见，其内存的利用率有很大可提升空间，池化之后可以明显提高内存的利用率。
　　刚才说的是CXL技术和它最初的应用场景。
　　CXL支持以内存为中心的数据中心
　　接下来总结一下CXL最主要的优点：
　　第一，它提高了内存带宽，打破了内存墙，它可以提高3倍的内存带宽；
　　第二，它可以动态提高内存的容量，可以有效的避免存储和网络里的IO墙；
　　第三，它能够降低总成本。通过灵活的调配，可以提高整个内存的使用率，降低整个内存的使用成本；
　　第四，通过更灵活的CXL架构，它可以使得整个异构计算的架构更上一层楼，使得任何一个服务器可以访问任何一种内存；
　　在以上种种条件的作用下，它可以使得数据中心变成以内存为中心的新架构，使得各种各样的运算能够更快的进行，能够为终端客户带来更高的价值。
　　这就是CXL获得大家关注的原因，希望能和各位朋友一起把CXL真正的落地到数据中心。