首页 > 传媒 > 关键词  > AIGC最新资讯  > 正文

CXL技术创新方案天池大赛圆满落幕:开启亚太算力生态新篇章

2025-03-04 16:14 · 稿源: 站长之家用户

在“ 2024 开放计算中国峰会”上,一个关键议题引发了广泛关注:随着AIGC(人工智能生成内容)时代的到来,内存需求激增,同时梯度数据聚合与分发等海量I/O通信需求也显著增加。然而,传统架构中内存和I/O的扩展能力却远远落后于计算密度的增长,成为制约系统性能的关键瓶颈。为应对这一挑战,行业亟需一种全新的技术架构来突破限制,提升数据处理规模、并行处理能力和整体算力。

正是在这样的背景下,CXL(Compute Express Link)技术应运而生,并迅速成为解决这一问题的重要答案。 2024 年 12 月,由CXL联盟联合intel和阿里云共同发起,阿里云天池平台承办的“2024 CXL技术创新方案大赛”圆满落幕。这场面向亚太地区的技术创新竞赛,不仅展示了CXL技术在数据中心领域的广泛应用前景,更推动了算力生态的革新与繁荣。

CXL技术:未来计算的基石

CXL是由intel主导开发的一种高速互联技术标准,旨在突破传统PCIe协议的限制,通过高兼容性、低延迟和内存一致性等特性,实现CPU与GPU、FPGA、AI加速器等异构计算设备之间的有效互联。作为下一代计算架构的核心技术之一,CXL正在为数据中心、人工智能、高性能计算等领域带来革命性的变化。CXL的三大核心优势使其成为未来计算的基石:  

● 内存池化与解耦:CXL支持将DRAM内存资源池化,使多台服务器能够共享同一个内存池,从而显著提升资源利用率,降低数据中心的建设成本。  

● 异构计算协同:借助CXL.cache和CXL.mem协议,CXL实现了CPU与加速器之间的缓存一致性,减少了数据复制冗余,大幅优化了AI训练与推理效率。  

● 灵活扩展性:从CXL 2. 0 到3. 0 版本,该技术支持机架级资源池化、交换机功能以及跨机柜资源调度,为云计算提供了动态资源配给能力,满足多样化的工作负载需求。

相比传统的PCIe技术,CXL在带宽、延迟等关键性能指标上表现更为出色,同时支持内存扩展、缓存一致性和设备直接内存访问等功能,为人工智能、机器学习、大数据处理等新兴应用提供了强大的技术支撑。

创新驱动未来:大赛成果亮点纷呈

本次CXL技术创新方案大赛吸引了来自亚太地区的众多技术开发者、企业及科研机构参与。大赛聚焦硬件设计、软件优化、行业解决方案等多个领域,征集了一批具有前瞻性和实践价值的创新成果。经过多轮严格评审,最终评选出“较具项目潜力奖”“理想创新产品奖”和“生态创新贡献奖”三项荣誉,展现了CXL技术在实际应用中的巨大潜力。

这些获奖项目不仅体现了参赛团队的技术实力,也为CXL技术的落地与推广提供了宝贵的经验。例如,某获奖方案通过CXL技术实现了数据中心内存资源的动态分配,显著提升了系统的运行效率;另一方案则利用CXL的异构计算协同能力,优化了AI模型的训练流程,缩短了开发周期。

展望未来,数据中心将逐步迈向“资源完全解耦”的愿景——CPU、GPU、内存等资源独立池化,并按需动态组合,彻底打破传统服务器的物理边界。此次大赛的成功举办,标志着亚太地区在融入全球算力革命的道路上迈出了重要一步。

未来,CXL联盟、intel和阿里云将继续联合各方力量,推动CXL技术的发展与应用,举办更多类似的活动,为亚太地区的科技创新和经济发展注入新动能。我们期待,在CXL技术的引领下,亚太地区的科技产业将迎来更加辉煌的明天!

CXL技术创新方案大赛的成功举办,不仅展示了亚太地区在算力技术领域的创新能力,也为全球算力生态的发展贡献了重要力量。在这场技术变革的浪潮中,CXL正以其卓越的性能和广泛的应用前景,成为驱动未来计算发展的核心引擎。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 技术让人类能看见从未见过的颜色 开启色彩认知新篇章

    科学家成功研发出一种革命性的视网膜基因编辑技术“Oz”,突破了传统对色盲的认知局限,为患者带来了全新的视觉体验。该技术通过精确控制视网膜内的感光细胞,打破了自然限制,使受试者能够观察到一种前所未有的颜色。研究团队还探索了该技术在矫正色觉异常方面的潜力,并表示将继续深入研究,推动其在更多领域的应用。这一成果不仅拓展了视觉科学的研究领域,也引发了人们对人类视觉感知的深刻思考。未来,人类的视觉体验将更加丰富和多彩。

  • 中英人寿发布悦养健康联盟,开启大健康生态新篇章

    3 月 25 日,第 112 届全国春季糖酒商品交易会在成都盛大举办。作为中国食品行业的“风向标”,本届糖酒会吸引了众多行业巨头的参与。中粮集团旗下 11 家兄弟品牌共同参展,其中,中英人寿作为保险企业受邀亮相,为此次盛会增添了一抹独特的健康色彩。在春糖期间,大悦城“糖酒市儿”暨中英人寿悦养健康嘉年华正式启幕,备受瞩目的悦养健康联盟也在此次活动中惊艳�

  • 华为侯金龙:坚持技术创新、质量优先、生态协同,加速汽车电动化

    2025年4月22日,华为在上海发布智能电动与智能充电网络战略,推出"超充联盟2.0"。华为数字能源总裁侯金龙强调技术创新、质量优先和生态协同,加速汽车电动化进程。新战略从乘用车扩展至商用车领域,联合9家车企共同制定商用车超充标准,构建兆瓦超充网络,实现"充电5分钟,行驶百公里"。华为已在多地部署超充干线,相比传统方案可节省3小时/天,物流成本从2.8元/公里降至1.3元/公里。通过"兆瓦超充+光储构网"技术,解决电网冲击问题,推动重卡全面电动化,助力物流行业降本减碳。

  • 哈尔滨附三医院:甲状腺名医代文新坐诊,开启健康诊疗新篇章

    在医疗资源不断汇聚与发展的当下,哈尔滨附三医院凭借其卓越的医疗实力与贴心服务,成为当地患者信赖的健康港湾。该院又迎来一大喜讯——甲状腺名医代文新主任正式坐诊,为众多甲状腺疾病患者带来了新的希望与曙光。哈尔滨附三医院也将以代主任的坐诊为契机,不断提升医疗服务质量,为保障人民群众的健康做出更大的贡献。

  • TRON 生态数据枢纽 WINkLink 代币登陆 Kraken,开启预言机价值新篇章

    美国时间4月8日,全球领先的加密货币交易所Kraken宣布正式上线TRON生态代币WIN的现货交易,支持WIN/USD和WIN/EUR交易对。

  • 首站北大!2025百度商业AI技术创新大赛巡回宣讲全面开启

    2025年百度商业AI技术创新大赛全面升级,聚焦生成式广告推荐算法优化、视频广告生成推理性能优化和搜索场景视频广告AIGC产品优化三大赛题。自2023年创办以来,该赛事已吸引海内外300多所高校、6000多支队伍参与。本届大赛提供百度商业脱敏数据资源,设置数十万元奖金,优秀团队可获得校招直通资格。4月23日在北京大学启动巡讲,汇聚学界专家与产业先锋共同探讨AI技术商业边界,推动产教融合。赛事旨在挖掘AI商业应用创新方案,培育兼具技术高度与商业价值的复合型人才,为智能经济时代注入新动能。

  • 2025百度商业AI技术创新大赛焕新启动!

    当前,人工智能正以超乎想象的速度重构商业逻辑。随着大模型技术普惠化与伦理框架同步完善,这场由AI引发的生产力革命正加速催生智能文明新范式。自 2023 年,百度商业首次举办AI技术创新大赛以来,两届比赛吸引了来自海表内外 300 多所高校、 6000 多支精英队伍踊跃参与。人工智能领域的各界英才,凭借顶尖技术实力与不竭创新活力,共同铸就一场高水准的AI技术盛会,

  • 专访中国时空AI领域技术创新专家路新江

    当数字浪潮席卷产业变革,时空AI便成为了指引方向的关键力量。 2024 年某公司智能云在"中国MaaS市场"与"中国AI大模型解决方案市场"成绩突出,分别以32.4%和17%的市场份额划展现出在AI领域的显著优势。基于城市大数据的时空AI技术建成的AI原生地图,用户规模已突破一亿大关,日均对话量超千万次,成功跻身国内破亿大模型产品行列;与山东省港口携手打造的“智慧运营助手”

  • 珀莱雅迎首位首席数字官胡宁波:跨领域经验赋能,开启美妆数字化新篇章

    中国美妆龙头企业珀莱雅近日宣布设立首席数字官(CDO)职位,任命胡宁波担任首任CDO,标志着中国美妆产业数字化转型进入新阶段。胡宁波拥有跨国企业数字化建设经验,将推动AI技术在精准营销、产品创新等核心场景的应用,构建企业级全域数据库,打造"技术+业务"双轮驱动的创新机制。珀莱雅将以ROI为导向建立数字化价值评估体系,通过数字化人才梯队建设等措施,打破业务与技术壁垒,培养复合型数字化人才。这一战略举措不仅将提升企业运营效率,更将为整个美妆行业的数字化升级提供有益借鉴。

  • AI赋能千年本草|三维天地开启中药‘鉴’证新篇章

    一、 中药材鉴别面临的严峻挑战1.传统鉴别方法的局限性日益凸显人工经验依赖性高,主观误差率较大随着中医药产业的迅猛发展,中药材的质量管控已经成为推动行业进步的关键环节。但是,传统的鉴别技术在实际操作中显现出诸多局限性。现行药典所规定的“性状鉴别”和“显微鉴别”方法仍然依赖于人工操作,其结果很大程度上受到检验人员经验和主观判断的影响。以�