PCIe如何从AI浪潮中获益，并借助扩展协议持续进化

核心要点：

PCIe仍是非AI处理场景的关键技术。

在AI领域，PCIe将因规模扩展、智能体AI及部分纵向扩展需求而得到强化。

CXL正逐步获得市场采用，部分观点认为其有望参与AI计算处理。

PCIe长期以来是处理器与外部设备之间数据传输的核心互连技术，而新兴的数据中心AI扩展网络同样承担着类似的职责。这一现象或许会让人误以为PCIe已无法胜任新的任务需求，但事实上，随着智能体AI等新型AI形态的兴起，PCIe非但没有被边缘化，反而得到了进一步的强化。

CXL与PCIe密切相关，构建于PCIe协议栈之上。由于开发者仍在评估其实用价值，CXL的起步相对迟缓，甚至有人质疑它能否真正普及。然而，随着交换机产品陆续入市、系统开发者逐渐明确其应用场景，CXL开始呈现出更为强劲的生命力。

悠久传承与缓慢起步

PCIe于2003年首次发布，作为一种串行互连方案，取代了此前用于连接计算机外设的PCI并行总线。其初始性能为每通道2.5 Gb/s，最大×16配置可提供4 GB/s的吞吐量。

此后，PCIe持续演进，于2025年发布了7.0版规范。该版本每通道速率达128 Gb/s（含纠错位），净吞吐量高达242 GB/s。

"PCIe的速率正在翻倍提升，"Cadence设计IP业务部门硅解决方案集团高级产品营销总监Arif Khan表示，"整个发展曲线在过去几年间呈现出明显的跃升态势。"

PCIe几乎成为所有计算机相关设备的标准互连接口。尽管最初主要面向个人计算机，但近年来更高版本的PCIe性能已远超PC的实际需求，目标市场也逐渐转向数据中心。

2019年，计算高速互连标准CXL（Compute Express Link）以1.0规范正式发布，与PCIe 5.0同期推出。CXL本质上是构建于PCIe之上的内存与一致性扩展协议。最新的CXL 4.0版本于2025年发布，基于PCIe 7.0构建。

CXL包含三个核心组成部分：

一是用于初始化、管理和设备发现等任务的基础非一致性标准（CXL.io）；

二是允许所连接的CXL设备缓存主机内存并维护一致性的机制（CXL.cache）；

三是采用加载/存储语义访问外挂内存的机制，使用体验如同访问服务器内部内存一般（CXL.mem）。

CXL的采用进程较为缓慢，令部分人士对其前景持观望态度。此外，行业对CXL的认知也存在一定惰性。"CXL尚未被充分理解，"Synopsys PCIe产品营销高级总监Antonio Costa表示，"随着更多应用场景的出现，人们将逐渐明白如何有效利用它。"

近期的市场动态表明，CXL正展现出更为积极的发展势头。

新兴力量的涌现

与此同时，AI热潮将数据中心的训练与推理工作负载推向了聚光灯下。GPU成为焦点，各方资源集中于提升GPU系统性能，包括其互连能力。

这一趋势催生了网络架构的分叉，形成了几种本质不同的扩展方式：

纵向扩展（Scale-up）：将多个GPU聚合，使其呈现为一块拥有统一内存空间的超大GPU，采用内存语义进行访问。

横向扩展（Scale-out）：采用RDMA语义访问更远端的资源。

跨域扩展（Scale-across）：横向扩展的变体，覆盖距离更远的资源。

UALink是支持纵向扩展的新兴标准，英伟达专有的NVLink则提供包括纵向扩展在内的多种互连形式。

横向扩展意味着向网络更远端延伸，这一领域由以太网主导。然而以太网在尾延迟等方面存在一定不足，因此各类优化措施正被不断引入以提升其性能。

上述发展使AI扩展网络持续占据行业视野，而PCIe等传统互连技术则相对淡出了主流讨论。过去，纵向扩展通常以PCIe为基础，因为它是本地处理器互连的主要手段，但这一角色正在逐步收缩。那么，PCIe究竟还能扮演哪些角色？

关键在于连接对象

如果一味追踪AI相关的技术动态，很容易得出"GPU才是核心，扩展网络正在全面接管"的结论，但这并不准确。

GPU承担着AI计算中繁重的数学运算任务。纵向扩展网络专门用于GPU之间的直连，无需经过CPU——这与其他互连方式有着本质区别，后者通常需要经由CPU进行转发。

"你有没有想过，你的CPU与加速器卡之间依赖的是哪种芯片协议？在很多情况下，加速器就插在PCIe插槽上，"Khan指出。

这正是PCIe持续发挥作用的领域。CPU与GPU之间的通信不会走UALink，而是走PCIe，CPU所涉及的一切通信皆是如此。

这一点直接影响到横向扩展场景。"PCIe特别适合支撑横向扩展架构，"Rambus硅IP产品营销高级总监Lou Ternullo指出。

PCIe连接CPU与网络接口卡（NIC），因此即便横向扩展的讨论中通常不提PCIe，它实际上依然参与其中。"智能网卡的输入输出带宽很大，因此新一代PCIe的高速率在这一领域仍有广泛应用，"Khan补充道。

其他业内人士也持相同看法。"横向扩展实际上拓宽了PCIe的市场空间，因为网卡依赖PCIe，"Cadence高速SerDes产品营销总监Hui Wu表示。

这一逻辑自横向扩展概念出现以来便成立，但新兴AI应用正在进一步改变格局。传统AI工作负载以GPU为绝对核心，CPU的作用仅限于调度和支撑GPU；而智能体AI的兴起，正在打破这一局面。

智能体AI对CPU的迫切需求

AI智能体负责执行任务，目前主要帮助人类提升决策效率和工作生产力。而智能体的运行主要依托CPU，仅将部分推理工作负载卸载至GPU。智能体需要做出决策，而决策往往涉及分支操作，这恰恰是GPU不擅长处理的场景。因此，启动一个智能体，意味着工作负载将在CPU与GPU之间来回切换，直至任务完成。

"AI加速器负责计算下一步操作，但真正执行动作的是CPU，"Synopsys的Costa说道，"智能体AI越多，就需要越多的CPU来执行这些动作，进而需要扩展算力。"

随着智能体AI的快速崛起，CPU需求正在增长，而这些CPU都需要互连支撑。"过去GPU与CPU的比例是8:1，"Efinix企业副总裁兼市场营销负责人Bob Beachler表示，"在智能体AI时代，这一比例变成了1:1——一个CPU对应一个GPU。"

PCIe是此类连接的自然选择，这意味着PCIe在AI领域的作用将进一步提升。

PCIe同样胜任纵向扩展

UALink专为纵向扩展而生，这似乎暗示PCIe在某些方面存在不足。在某些高端场景中确实如此，但并非所有系统都追求极致吞吐量，PCIe实际上也完全可以胜任纵向扩展需求。

"当今几乎所有终端设备都支持通过PCIe与CPU互连，"Ternullo解释道，"如果将NVLink排除在外，几乎100%的加速器都以PCIe作为主要互连方式。这种普遍性是PCIe在纵向扩展场景中保持竞争力的关键原因——例如通过PCIe交换机连接多块GPU。尽管UALink等新兴网络在吞吐量上可能优于PCIe，但PCIe生态系统的开放性与广泛采用，使其在GPU/ASIC加速器纵向扩展应用中依然极具吸引力。我认为，PCIe规范快速推进（目前已在推进PCIe 8.0.5）的一个重要原因，正是为了进一步支持基于PCIe的纵向扩展。"

UALink在纵向扩展架构中无疑有其独特价值，并将在最适合的场景中发挥作用；但PCIe对所有终端的兼容性，使其在大多数环境中更易落地。此外需要注意的是，性能最优的方案未必会成为行业标准，成本与可及性往往是更具决定性的因素。

边缘侧的多样化协议

上述扩展讨论主要集中于数据中心，但AI在边缘侧的部署同样在快速增长，这一领域尤其在传感器场景中广泛采用其他协议。

以摄像头为例，MIPI协议专注于将摄像头数据高效传输至目标系统。"MIPI通常应用于边缘侧——摄像头、显示屏、传感器、移动存储等，"Silvaco旗下Mixel公司市场与销售总监Justin Endo表示，"它专为低功耗、低延迟、轻量协议栈的流媒体传输而设计。"

这并非PCIe的典型应用场景。"PCIe与CXL承担的是芯片间通用计算与存储的重量级互连任务。PCIe与MIPI在某些场景存在重叠，例如移动存储中基于M-PHY的UFS与基于PCIe的NVMe，但它们位于同一协议栈的不同层级，并非直接竞争关系，"Endo解释道。

边缘侧产生的数据通常需要上传至数据中心，但原始数据的传输带宽消耗极大。"以通过MIPI PHY传输的MIPI CSI-2为例，它将图像传感器的摄像头数据传输至手机、汽车、无人机和工业视觉系统中的边缘SoC，"他说，"在大多数推理部署场景中，无法将原始图像数据大量推送至数据中心，因为这在数据量、功耗和延迟方面的代价都难以承受。CSI-2将数据输入本地图像处理流水线，使时间敏感的工作——例如ISP处理、感知分析、传感器融合或设备端推理——直接在传感器侧完成。真正上传至数据中心（经由PCIe）的，通常是经过提炼的结果，如特征向量、嵌入表示和元数据，而非原始像素。CSI-2完成了流量的前置处理，从而让PCIe及其周边网络（如CXL、UALink、Ultra Ethernet）得以专注于它们最擅长的工作——训练、内存池化以及机架级加速器间通信。"

旧版PCIe依然生机勃勃

尽管AI应用追求极致带宽，但大量其他应用场景使用旧版PCIe便已绰绰有余。

"对于众多固态硬盘和消费类设备，用户对PCIe 2.0和3.0的速率已完全满意，这种情况还将持续相当长的时间，"Khan指出。

其他系统可能需要更高速率，但未必是最新一代。"目前市场上还没有PCIe 6.0的CPU系统，"Khan补充道，"主流OEM厂商尚未完成产品化，仍处于内部测试或客户测试阶段。即便是PCIe 5.0，从规范定稿到AMD和英特尔系统正式上市，也经历了相当长的时间。"

固态硬盘正在向更高版本的PCIe迁移，但并不总是最新的规格。"PCIe 6.0固态硬盘目前已相当普及，我们有客户正在基于此进行产品设计，"Khan表示，"也有客户已经启动PCIe 7.0的设计项目，希望在特定系统节点上率先落地。"

CXL的上升态势

由于PCIe依然强劲，它牢牢奠定了作为CXL底层PHY的地位。不过，规范迭代的时间节奏或许在一定程度上影响了CXL的市场接受度。"CXL受制于其对PCIe 5.0 PHY的依赖，而相关系统迟迟未能上市，"Khan指出，"与此同时，CXL规范本身也在快速演进。采用者究竟该怎么办？CXL 3.0系统刚刚完成设计、准备上市，规范就已经推进到4.0了。"

与此同时，CXL的不同应用场景并未获得同等程度的市场认可。官方正式定义了三种应用类型，对应的CXL设备分别为Type 1、Type 2和Type 3：

Type 1设备支持具备一致性内存的加速器接入；Type 2设备可访问主机内存，若自身搭载内存，主机也可对其进行访问；Type 3设备允许主机以一致性方式访问和管理远端内存，根据具体实现方式，可视为内存扩展或内存池化解决方案。

将CXL用于缓存扩展在业界遭遇了一定阻力，主要原因在于延迟问题。"我们观察到，用户希望利用CXL扩展缓存内存和主内存。在缓存侧，CXL表现稍显不足，因为缓存对低延迟的要求极为严格，目前还没有看到客户将其用于缓存扩展，"Costa表示，"但在内存扩展方面，CXL颇受欢迎，因为系统中的HBM或DDR内存容量有限。如果需要突破这一瓶颈，CXL是非常优秀的选择，它具备较低的访问延迟，数据回写至缓存的效率也有保障。"

内存池化之争

与此同时，内存池化的实际效果在业界引发了争论，这在一定程度上影响了CXL的整体采用速度，因为行业仍在探索CXL的最佳落地场景。

尽管如此，CXL生态系统正在持续扩展，为开发者提供了更强的信心。"更广泛的PCIe与CXL互连生态系统持续走向成熟，进一步提升了内存扩展的价值，"Ternullo表示，"CXL交换机在市场上的出现频率不断提高，PCIe覆盖范围的延伸也在进一步支持可扩展的内存池化架构。"

智能体AI或许也将为CXL注入新的活力。"我认为下一代CXL将更加重要，因为智能体AI对算力的需求持续攀升，我们相信CXL将在其中扮演重要角色，"Costa说道。

持续演进的技术路线

支撑PCIe与CXL持续需求的，还有对未来版本的明确预期。PCIe 8.0预计于2029年发布，带宽将在PCIe 7.0基础上再度翻倍。

"我们将看到每通道256 Gb/s的速率，最大支持16条通道，"Costa介绍道，"信令方式保持不变，控制器侧的Flit结构也沿用现有设计，不会有根本性的架构变化。"

CXL方面，5.0版本的修订工作正在进行，但CXL联盟暂未公布目标发布时间。

此外，业界正积极推动PCIe连接距离的延伸，并为此制定了新的线缆标准。其中最具代表性的是两年前发布的CopprLink标准，支持以PCIe 5.0和6.0的速率实现最长两米的连接。目前，将PCIe 7.0纳入其中的工作正在推进，但PCIe SIG暂未给出预计发布日期。

除铜缆方案外，业界还在积极探索承载PCIe流量的光互连方案，同样尚无明确的发布时间表。

"PCIe重定时器和交换机的大规模部署，加之CopprLink和PCIe光传输等新兴线缆技术的涌现，将有效延伸PCIe网络的覆盖范围，进一步支撑横向扩展和纵向扩展部署，"Ternullo总结道。

前景无限

综合以上各项指标，AI的发展非但没有削弱PCIe的地位，反而可能进一步强化它。大量设备将继续沿用旧版本，因为更高的速率主要服务于数据中心场景；而对高带宽的需求依然旺盛。

CXL虽然起步缓慢，但正在加速发展。现在宣告全面胜利为时尚早，但积极信号正在不断增强。

所有这些都印证了一个事实：新兴标准是在现有基础上的叠加与延伸，而非取而代之。面对日益多样的互连选项，网络架构的复杂度确实在上升，但各类应用场景的需求已相当清晰。哪些系统需要UALink，无需多言；而无论你是否在数据中心部署AI扩展，PCIe几乎都是绕不开的选择。

Q&A

Q1：PCIe在AI时代还有存在的必要吗？它的定位是什么？

A：PCIe在AI时代不仅没有被淘汰，反而得到了强化。虽然GPU之间的纵向扩展通信由NVLink、UALink等协议承担，但CPU与GPU之间、CPU与网卡之间的通信依然依赖PCIe。随着智能体AI兴起，CPU的需求大幅增加，CPU与GPU之间的比例从8:1变为1:1，这意味着PCIe的应用场景反而在扩大。

Q2：CXL为什么普及速度这么慢？现在情况有没有改善？

A：CXL普及缓慢主要有两个原因：一是其依托的PCIe 5.0系统迟迟未能上市，导致CXL落地延迟；二是CXL规范迭代过快，3.0系统刚准备好，4.0规范就已发布，让采用者无所适从。此外，CXL用于缓存扩展时延迟较高，限制了部分应用场景。不过近期CXL交换机陆续入市，内存扩展场景逐步获得认可，整体发展势头正在回暖。

Q3：PCIe 8.0有哪些新特性？预计什么时候发布？

A：PCIe 8.0预计于2029年发布，将在PCIe 7.0基础上实现带宽翻倍，每通道速率达到256 Gb/s，最大支持16条通道，整体吞吐量大幅提升。在架构层面，PCIe 8.0将沿用现有信令方式和Flit结构，不会有根本性的变化，保持良好的向下兼容性。