Compute Express Link (CXL): Die Speicherrevolution für Rechenzentren & KI

Die Compute Express Link (CXL) Technologie verändert grundlegend, wie Prozessoren und Speicher in modernen Computern und Rechenzentren zusammenarbeiten. Während CPUs und Grafikkarten (GPUs) immer leistungsfähiger werden, stoßen sie zunehmend an Speichergrenzen. Genau hier setzt CXL an und bietet eine innovative Lösung, die im Jahr 2025 immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Was ist CXL und warum ist es wichtig?

CXL (Compute Express Link) ist eine neue Hochgeschwindigkeits-Schnittstelle, die Prozessoren, Arbeitsspeicher und Beschleuniger wie GPUs oder KI-Chips miteinander verbindet. Im Gegensatz zu klassischem PCI Express, das lediglich Daten überträgt, ermöglicht CXL den Geräten, auf denselben gemeinsamen Speicher zuzugreifen.

Bisher hatte jede CPU oder GPU ihren eigenen, separaten Speicher. Mit CXL können diese Komponenten nun einen gemeinsamen Pool nutzen. Das bringt entscheidende Vorteile:

• Keine aufwändigen Kopiervorgänge zwischen Speicherbereichen mehr
• Deutlich geringere Latenzen bei der Datenübertragung
• Effizientere Auslastung von Server- und Rechenzentrumsressourcen

In der Praxis löst CXL mehrere Herausforderungen auf einmal:

• Beschleunigung von KI-Modellen durch schnellen Zugriff auf riesige Datenmengen
• Einfacheres und flexibleres Server-Scaling dank dynamisch nutzbarem Speicher
• Weniger Energieverbrauch durch effizientere Datennutzung

So hilft CXL, das Speicher-"Bottleneck" zu überwinden und die IT-Infrastruktur fit für künftige Anforderungen von Cloud bis PC zu machen.

CXL-Versionen: 1.0, 2.0 und 3.0

Die Entwicklung von Compute Express Link verläuft rasant. Bis 2025 sind bereits mehrere Versionen verfügbar:

CXL 1.0

Die erste Version erschien 2019 und bot grundlegende Kompatibilität zu PCI Express. Prozessoren konnten erstmals direkt auf Speicher von CXL-Geräten zugreifen. Die Funktionalität war jedoch noch eingeschränkt.

CXL 2.0

Mit CXL 2.0 (2020) wurde vor allem das Memory Pooling eingeführt: Speicher kann als gemeinsamer, dynamisch verteilter Ressourcenvorrat für alle Systemkomponenten genutzt werden.

Besonders relevant für Rechenzentren und Cloud-Services, wo sich Anforderungen ständig ändern.

CXL 3.0

Die Version 3.0 von 2022 brachte eine gesteigerte Bandbreite, Unterstützung für komplexe Topologien (mehrere Geräte teilen sich denselben Speicher) und bessere Skalierbarkeit - ideal für Supercomputer und KI-Server.

Mit CXL 3.0 wird der Aufbau eines Speicherpools auf Rechenzentrumsebene erstmals wirklich möglich.

Zusammengefasst: CXL 2.0 und 3.0 lösen die feste Bindung von Speicher an einzelne Prozessoren - ein Meilenstein für flexible, leistungsfähige IT-Systeme der Zukunft.

CXL revolutioniert den Umgang mit Speicher

Ein zentrales Feature von CXL ist die komplette Neuordnung des Speicherzugriffs. In herkömmlichen Systemen ist RAM strikt an eine CPU oder GPU gebunden. Mit CXL verschwindet diese Grenze: Prozessoren, GPUs und KI-Beschleuniger greifen gemeinsam auf den Speicherpool zu und nutzen ihn je nach Bedarf.

• Daten müssen nicht mehr zwischen CPU- und GPU-Speicher kopiert werden
• Ressourcen können dynamisch verteilt werden
• Speicher wird deutlich effizienter genutzt

Beispiel: Ein Server mit 1 TB gemeinsamem Speicher kann diesen flexibel zwischen CPUs und GPUs aufteilen - je nach Workload.

Das ist besonders wertvoll beim Training von neuronalen Netzen und der Verarbeitung großer Datenmengen, wo der Zugriff auf RAM oder VRAM oft zum Flaschenhals wird.

Wir haben bereits analysiert, wie sich DDR6-RAM entwickelt und was ihn von DDR5 unterscheidet. Mit CXL kommt jedoch nicht nur ein neues Speichermodul-Format, sondern eine komplett neue Speicherarchitektur, die das Computing fundamental verändern kann.

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Anwendungsbereiche: Rechenzentren und Künstliche Intelligenz

2025 spielt Compute Express Link vor allem im Rechenzentrum und im Bereich KI eine Schlüsselrolle.

Rechenzentren & Cloud

Das Hauptproblem in modernen Rechenzentren: ungleichmäßige Speicherauslastung. Manche Server haben ungenutzten RAM, anderen fehlt er massiv. Mit CXL lässt sich ein zentraler Speicherpool schaffen, der dynamisch zugeteilt wird. Das steigert die Effizienz und senkt die Kosten.

Künstliche Intelligenz

Das Training großer KI-Modelle benötigt enorme Mengen RAM und VRAM. Klassisch müssen Daten umständlich zwischen CPU und GPU hin- und herkopiert werden, was Zeit kostet. CXL ermöglicht den direkten, gemeinsamen Zugriff - Modelle werden schneller trainiert und Systeme bleiben flexibel.

Edge Computing

Gerade bei verteilten Berechnungen am Netzwerkrand (Edge) sorgt CXL für schnelle und effiziente Datenverarbeitung, weil Ressourcen nur dort genutzt werden, wo sie gerade gebraucht werden.

Mehr über Edge Computing und seine Bedeutung für KI und IoT

Damit ist CXL nicht nur eine neue Schnittstelle, sondern ein Kernelement für zukünftige Cloud- und KI-Infrastrukturen.

CXL im Vergleich: PCIe und NVLink

PCIe vs. CXL

• PCI Express (PCIe): Universelle Datenübertragung zwischen CPUs, GPUs, SSDs usw.
• CXL: Nutzt PCIe als Basis, ermöglicht aber zusätzlich gemeinsamen Speicherzugriff und reduziert Latenzen.

PCIe "bewegt Daten", CXL ermöglicht es, dass mehrere Geräte denselben Speicherbereich ohne Kopieren nutzen können.

Wir haben bereits erklärt, wie sich PCIe 6.0 von PCIe 5.0 unterscheidet - und auf dieser Grundlage baut CXL auf.

Mehr zu PCIe 6.0 und seinen Vorteilen

CXL vs. NVLink

NVLink ist eine proprietäre NVIDIA-Technologie, die vor allem GPUs untereinander und mit CPUs verbindet - jedoch nur im NVIDIA-Ökosystem und vorwiegend für Grafikbeschleuniger geeignet. Im Gegensatz dazu ist CXL ein offener Standard, unterstützt von Intel, AMD, NVIDIA, Microsoft und vielen mehr. Es eignet sich für CPUs, GPUs, FPGAs, KI-Chips und Server-Speicher gleichermaßen.

Die Zukunft von CXL

CXL steht noch am Anfang seiner Verbreitung, wird aber als Grundpfeiler der nächsten Rechnergenerationen gehandelt.

Wichtige Entwicklungslinien:

• Server & Rechenzentren: Flexible Speicherverteilung zwischen Knoten, niedrigere Kosten, mehr Performance
• Künstliche Intelligenz: Schnellere Modelltrainings und leistungsfähigere generative Systeme
• Grafikkarten & GPUs: Gemeinsame Nutzung von VRAM und RAM - entscheidend für Gaming und Grafik-Workloads
• Personal Computer: Zunächst auf Unternehmen fokussiert, aber auch für PCs zu Hause perspektivisch relevant

Experten prognostizieren, dass CXL bis Ende des Jahrzehnts zu einem Standardbaustein in Servern, Supercomputern und neuen Prozessorgenerationen wird.

Fazit

CXL ist weit mehr als eine neue Schnittstelle - es markiert einen Paradigmenwechsel in der Computerarchitektur. Prozessoren, GPUs und andere Komponenten können gemeinsam auf Speicher zugreifen, ohne Daten kopieren zu müssen. Das senkt Latenzen und macht Systeme leistungsfähiger und effizienter.

Heute kommt CXL bereits in Servern und Rechenzentren zum Einsatz, morgen könnte es zum Standard für alle Hochleistungssysteme werden. Während PCIe 6.0 für maximale Übertragungsgeschwindigkeit steht, ermöglicht CXL eine völlig neue Art, Speicher und Prozessoren zu verknüpfen.

In den kommenden Jahren wird diese Technologie maßgeblich die Entwicklung von Cloud Computing, künstlicher Intelligenz und zukünftigen PCs prägen.