KAIST初创公司Panmnesia（名称是“绝对记住人们想到，感觉 ，遇到和经验的所有能力 ”）声称已经开发了一种新的方法来增强GPU记忆。
该公司的突破允许使用具有成本效益的存储媒体（例如基于NAND的SSD）添加Terabyte尺度内存 ，同时保持合理的性能水平 。
但是，有一个问题：该技术取决于相对较新的Compute Express链接（CXL）标准 ，该标准在广泛的应用程序中仍未得到证实 ，并且需要专门的硬件集成 。
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仍然存在技术挑战
CXL是一种开放的标准互连 ，旨在有效连接CPU，GPU，内存和其他加速器 。它允许这些组件连贯共享内存 ，这意味着它们可以访问共享内存而无需复制或移动数据 ，从而降低延迟并提高性能 。
由于CXL不是Jedec和DDR标准的同步协议，因此它可以容纳各种存储媒体类型 ，而无需确切的时序或延迟同步。Panmnesia表示 ，初始测试表明，其CXL-GPU解决方案可以比传统的GPU存储器扩展方法的表现超过三倍以上 。
对于其原型 ，Panmnesia通过两条MCIO（多通道I/O）电缆将CXL端点（包括内存的Terabytes）连接到其CXL-GPU 。这些高速电缆支持PCIE和CXL标准 ，推动了GPU和内存之间有效的通信。
但是，采用可能并不简单 。GPU卡可能需要其他PCIE/CXL兼容的插槽 ，并且仍然存在重大的技术挑战 ，尤其是在当前GPU中CXL逻辑结构和子系统的集成下 。将CXL等新标准集成到现有硬件中涉及确保与当前体系结构的兼容性并开发新的硬件组件，例如与CXL兼容的插槽和控制器 ，这可能是复杂且资源密集的。
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尽管Panmnesia的新CXL-GPU原型有可能对GPU进行无与伦比的内存扩展 ，但其对新兴CXL标准的依赖以及对专业硬件的需求可能会造成障碍 ，以立即采用广泛采用 。尽管有这些障碍，但这些障碍还是明显的 ，尤其是对于通常超过当前GPU的内存能力的大规模深度学习模型 。
（图片来源：Panmnesia）
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评论列表（4条）
我是卓思号的签约作者“踩笋内”！
希望本篇文章《新技术有望将内存（或SSD存储）的Terabytes添加到任何GPU＆MDASH;但是有很大的收获》能对你有所帮助！
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