Synopsys CXL 4.0: фундамент для памяти ИИ-стоек

Synopsys выпустила первое на рынке комплексное IP-решение для CXL 4.0 — набор блоков, из которых производители чипов будут собирать будущие контроллеры и коммутаторы памяти. Скорость — 128 гигатранзакций в секунду, задержка обращения к чужой памяти — ниже 200 наносекунд. Для бизнеса это не готовое железо, а фундамент под серверы и ИИ-стойки с общим пулом памяти на десятки и сотни терабайт.

Краткое содержание

• Synopsys представила полный стек IP для CXL 4.0: контроллер, модули шифрования, физический уровень (PHY) и верификацию;
• скорость интерфейса — 128 ГТ/с, совокупная пропускная способность порта — до 4 Тбайт/с;
• заявленная задержка доступа к удалённой памяти — ниже 200 наносекунд, пулы памяти — свыше 100 ТБ на стойку;
• это IP-блоки для разработчиков чипов, а не готовые серверные продукты — у Synopsys уже 170+ отгруженных контроллеров и PHY для CXL.

Что за решение и что в него входит

В комплект входят четыре блока. Контроллер CXL 4.0 обратно совместим с версией 1.x и поддерживает Bundled Ports и маршрутизацию по портам. Модули IDE шифруют трафик по AES-GCM без потери в задержке и нацелены на сертификацию FIPS 140-3. Физический уровень — тот же SerDes на 128 ГТ/с, что используется в PCIe 7.0, для техпроцессов от 5 до 2 нанометров. А верификационный пакет, по словам компании, — первый коммерческий VIP для проверки соответствия спецификации CXL 4.0.

• 128 ГТ/с на линию — вдвое больше, чем у CXL 3.1;
• до 2 Тбайт/с на порт из четырёх линий x16, до 4 Тбайт/с — из восьми;
• поддержка до 4 ретаймеров и укороченных линий x2 для растянутых стоечных трасс.

Зачем ИИ-инфраструктуре память по CXL 4.0

Главная боль ИИ-инференса — нехватка памяти на ускорителе при работе с длинным контекстом: KV-кеш растёт быстрее, чем успевает поместиться в HBM. Synopsys приводит цифры в 3–6 раз быстрее выгрузки кеша по сравнению с SSD и снижение стоимости инференса на 50–100% за счёт того, что память можно набирать из общего пула, а не покупать с запасом под пиковую нагрузку в каждый отдельный сервер. Тот же принцип уже продаёт под своим брендом Marvell с коммутатором Structera S — CXL 4.0 просто поднимает планку пропускной способности и задержки для следующего поколения таких устройств.

Когда ждать готовое железо

Synopsys не называет ни одного клиента, который уже проектирует чип на этой IP, только собственную статистику: более 25 лет в PCIe и 3800+ внедрений этой IP суммарно. Путь от лицензии до серийного контроллера в проде обычно занимает год-полтора: сначала тейпаут кристалла, потом сертификация, потом появление в продуктах интеграторов. Закупщику это решение сегодня не купить — оно ляжет в основу будущих коммутаторов и модулей памяти для ИИ-стоек, но не раньше 2027 года.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U