隨著人工智能算力需求呈現爆發式增長，開放數據中心委員會（ODCC）聯合三星、中國移動、中國信通院等機構，正式發布了《基于CXL方案的AI應用優化與研究》行業白皮書。該報告通過實測數據與落地案例，系統論證了CXL（Compute Express Link）技術在破解AI訓練與推理存儲瓶頸方面的突破性價值，為數據中心架構升級提供了技術路線圖。

CXL技術基于PCIe 5.0物理層構建，通過內存擴展、內存共享和緩存一致性三大核心能力，正在重塑數據中心架構。報告指出，在大模型時代，GPU顯存容量已成為制約模型規模擴展和推理效率的關鍵因素。以DeepSeek-V2為例，這款擁有2360億參數的MoE模型，推理階段至少需要7塊H100 GPU，普通硬件設備根本無法滿足需求。

針對這一痛點，三星推出的CXL DRAM設備（如CMM-D）通過Type 3模式實現了內存容量的突破性擴展。該設備可將內存容量提升至本地內存的10倍以上，同時延遲遠低于SSD，成為理想的內存池化解決方案。在MoE模型優化領域，報告首次提出了基于CXL的MoE卸載框架——MoE offload。該框架通過計算次序優化、I/O分離管理、流水線調度和預測性預取四項核心技術，實現了GPU計算與CXL內存傳輸的高度重疊。實測數據顯示，該方案最高可節省82%的GPU內存占用，在內存減少55%的情況下，性能損失僅31%，顯著提升了資源受限環境下的模型部署可行性。

在LLM推理場景中，報告針對KV緩存膨脹問題設計了多層KV緩存系統。該系統利用CXL結合DMA技術，實現了CPU/CXL與GPU間的低延遲通信。通過多進程并行、更大預取窗口和存儲緩存重疊等優化手段，系統可在解碼階段高效預取和選擇KV緩存。實驗表明，相較于傳統方法，該方案性能提升達21%，有效彌合了CXL內存與DRAM之間的性能差距。

面向GNN訓練場景，報告提出了CMM-D GNN解決方案。針對千億級節點和邊的超大規模圖數據，傳統SSD存儲導致嚴重I/O瓶頸，而該方案將圖結構與特征數據遷移至CXL內存，并結合NVIDIA的UVA統一虛擬尋址技術，實現了非連續特征數據的零拷貝直傳。測試數據顯示，相較于SSD方案，CMM-D將訓練效率提升近4倍；即便與純DRAM方案相比，也提升了2.5倍，顯著縮短了模型訓練周期。

這份49頁的行業白皮書不僅驗證了CXL技術在打破“內存墻”、降低總擁有成本（TCO）、提升能效比方面的巨大潛力，更指出了技術演進方向。隨著CXL 3.0等新協議的推進，內存池化、跨節點資源共享將成為現實，推動數據中心從“硬件中心”向“資源中心”轉型。對于AI開發者、系統架構師和云服務商而言，布局CXL生態已成為搶占未來競爭制高點的戰略選擇。