每经编辑｜陈开武    

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1.澎湃动力源泉(quan)：x8x8x8x8x8x8x8插槽如何(he)点燃高性能计(ji)算的引(yin)擎？

在(zai)当今(jin)科(ke)技飞(fei)速发展(zhan)的(de)浪潮(chao)中(zhong)，高(gao)性能(neng)计算（HPC）已成(cheng)为驱(qu)动科学研究、人(ren)工智能、大(da)数(shu)据(ju)分(fen)析(xi)以(yi)及(ji)各类(lei)前沿(yan)技(ji)术(shu)突破(po)的核(he)心(xin)引擎。从模(mo)拟宇宙(zhou)的浩(hao)瀚星(xing)辰(chen)，到预(yu)测(ce)疾病的传(chuan)播轨(gui)迹，再(zai)到训练(lian)能(neng)够(gou)进行(xing)复杂对(dui)话的AI模型，这一(yi)切都离不开强大的(de)计算(suan)能(neng)力(li)。而在这澎(peng)湃动(dong)力背(bei)后，一(yi)个(ge)至(zhi)关重(zhong)要(yao)的(de)技术环节(jie)——数据传输(shu)接口，扮演(yan)着“信(xin)息高速公路(lu)”的(de)角色。

今天(tian)，我们(men)要(yao)深入(ru)探讨的(de)“x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽(cao)”，正是这条(tiao)信息(xi)高速公路(lu)上一个(ge)极为(wei)引(yin)人注(zhu)目的节点(dian)，它以(yi)其独(du)特(te)的设计(ji)和卓越的性能，为(wei)高(gao)性能(neng)计算提供(gong)了(le)前(qian)所未有(you)的(de)动力(li)。

你可能会好奇(qi)，“x8x8x8x8x8x8x8”这个看似重(zhong)复的(de)符(fu)号(hao)组合，究(jiu)竟代(dai)表着(zhe)什么(me)？它并(bing)非简单的(de)排列，而(er)是(shi)指向(xiang)了现代(dai)高性能计算接口(kou)发(fa)展(zhan)的一(yi)个关键方(fang)向——PCIExpress(PCIe)接口的特(te)定配置(zhi)。PCIe作为(wei)当今(jin)业界标准(zhun)的(de)高速(su)串(chuan)行(xing)计(ji)算机(ji)扩展(zhan)总线标准，早已取(qu)代了PCI、AGP等(deng)传(chuan)统接(jie)口，成为(wei)连(lian)接(jie)CPU与各(ge)类外围设备（如显卡(ka)、网卡、SSD、FPGA等(deng)）的主流(liu)接(jie)口。

而“x8”则(ze)代表(biao)着PCIe接(jie)口的“通道(dao)数”（Lane）。一(yi)个(ge)PCIe通道由(you)一对(dui)差分信号(hao)线组成(cheng)，负责数(shu)据的(de)发(fa)送(song)和接(jie)收。因此，“x8”就(jiu)意味(wei)着拥(yong)有(you)8个这样(yang)的(de)通(tong)道(dao)。

“x8x8x8x8x8x8x8”又(you)是怎(zen)么回事呢？这实(shi)际上是一(yi)种对(dui)多链(lian)路(lu)聚(ju)合（Multi-LinkAggregation）的形象化描述，指向的是一种能(neng)够将(jiang)多(duo)个PCIex8链(lian)路(lu)聚合(he)起来，形成(cheng)一个更大(da)带(dai)宽(kuan)的逻辑接口。在(zai)实际应用(yong)中，这通常(chang)表现为(wei)将(jiang)多个PCIex8设(she)备(bei)，或者(zhe)通过(guo)特定的桥(qiao)接芯(xin)片(pian)将(jiang)多个(ge)x8链路(lu)汇聚到一(yi)个CPU的PCIe根端口上(shang)，从而(er)实(shi)现远超(chao)单个(ge)x8链路(lu)的带(dai)宽(kuan)。

举(ju)个例(li)子，你(ni)可(ke)以想(xiang)象(xiang)一条(tiao)八(ba)车道的(de)超级(ji)高速(su)公路(lu)，每条车道都可以并(bing)行(xing)传(chuan)输大量(liang)信(xin)息。当我们需要(yao)连(lian)接(jie)高(gao)性(xing)能GPU、大(da)容量(liang)NVMeSSD阵列(lie)，或者(zhe)高(gao)吞(tun)吐(tu)量的网(wang)络接(jie)口卡时，单(dan)个PCIex8链路可(ke)能就(jiu)显得捉襟见肘(zhou)。而将(jiang)多个x8链路(lu)聚合起(qi)来，就如(ru)同将多(duo)条(tiao)八车(che)道公(gong)路连(lian)接在(zai)一起(qi)，瞬(shun)间(jian)将(jiang)信息传输(shu)能(neng)力提(ti)升了(le)一个(ge)量级(ji)。

这(zhe)种(zhong)多(duo)链(lian)路聚(ju)合(he)的(de)优势，在高(gao)性能计(ji)算的(de)场(chang)景下显得(de)尤为突出(chu)。极(ji)大(da)的(de)带(dai)宽提(ti)升是(shi)其最(zui)直(zhi)接的优势。单(dan)个PCIe4.0x8链路的理(li)论(lun)带宽约为(wei)16GB/s（双向(xiang)），而PCIe5.0x8则可达(da)32GB/s。通过聚合多个x8链路(lu)，例如等效(xiao)于一(yi)个x16或(huo)x32的(de)链路，其(qi)带宽可以翻倍(bei)甚至(zhi)数倍。

这(zhe)对于需要(yao)处(chu)理(li)海(hai)量数据的高(gao)性(xing)能GPU，如进行深度(du)学习(xi)训练(lian)时，可(ke)以显著(zhu)缩短数据加(jia)载和模型(xing)训(xun)练(lian)的(de)时(shi)间(jian)。想(xiang)象一下，如果一(yi)个GPU需(xu)要从(cong)内存(cun)中读取数TB的数(shu)据进(jin)行(xing)计算，而(er)传(chuan)输(shu)通(tong)道狭窄(zhai)，CPU和GPU之间就(jiu)会产(chan)生严(yan)重(zhong)的(de)“交(jiao)通(tong)拥堵”。x8x8x8x8x8x8x8插槽这种(zhong)聚(ju)合能力，就好(hao)比(bi)为数据(ju)流修(xiu)建了一条(tiao)超(chao)级(ji)宽阔的(de)“信(xin)息大道”，让(rang)数(shu)据能够(gou)以惊(jing)人的(de)速度(du)在(zai)各个计算单(dan)元之(zhi)间(jian)穿梭，从而(er)充分释放硬(ying)件的计(ji)算潜能(neng)。

降低(di)了延(yan)迟。在高性能计算中(zhong)，低延(yan)迟意(yi)味着(zhe)更快的响(xiang)应速度和更高的计(ji)算(suan)效(xiao)率(lv)。当(dang)数据(ju)传输的路(lu)径更(geng)短、通道更(geng)宽(kuan)时(shi)，数据(ju)包从(cong)发送(song)端到接收端所(suo)需的(de)时(shi)间自然(ran)会(hui)缩短(duan)。尤(you)其是(shi)在需要进行大(da)量并(bing)行计算和(he)频繁数(shu)据交换的场(chang)景下，即使(shi)是(shi)微(wei)小的延迟(chi)降低，也能累积(ji)成显著的(de)性能(neng)提升(sheng)。

例如(ru)，在科学模(mo)拟(ni)中(zhong)，每(mei)一个计算步骤都(dou)需要(yao)依赖前(qian)一步骤(zhou)的(de)结果，任(ren)何(he)延迟都(dou)可能(neng)导(dao)致整个(ge)模拟(ni)过程(cheng)的(de)“卡(ka)顿”。x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽通过提供更(geng)直接、更宽广的(de)数据通(tong)路，有效减少了数据在(zai)传输(shu)过程中的(de)等待时(shi)间(jian)，使(shi)得(de)计(ji)算任务(wu)能够更加(jia)流畅(chang)地进(jin)行。

再(zai)者(zhe)，增(zeng)强了系(xi)统的灵活性(xing)和可扩(kuo)展性(xing)。在(zai)设(she)计(ji)高(gao)性(xing)能计(ji)算系(xi)统时(shi)，往往需(xu)要(yao)根(gen)据具体(ti)的(de)应用需(xu)求(qiu)来(lai)配(pei)置(zhi)硬件。例(li)如(ru)，一个(ge)用于(yu)AI训练(lian)的服(fu)务(wu)器可(ke)能(neng)需(xu)要配(pei)备(bei)多块(kuai)高性(xing)能(neng)GPU，而(er)一个(ge)用于大数据分析(xi)的(de)工(gong)作(zuo)站则(ze)可能需要海量(liang)的存(cun)储空间(jian)和(he)高(gao)速的(de)网络连(lian)接。x8x8x8x8x8x8x8插槽的聚合特性，使得(de)主板设(she)计者(zhe)可(ke)以通(tong)过灵活的PCIe通道分(fen)配，满足不同(tong)设备的带(dai)宽(kuan)需求。

例如，可以将(jiang)一个(ge)x16的物理插(cha)槽(cao)，通(tong)过(guo)拆(chai)分(fen)（如(ru)x8+x8）来连接(jie)两(liang)个独(du)立的设备，或者(zhe)将多个x8设(she)备灵活地(di)分(fen)配到(dao)CPU的PCIe根端口上。这种(zhong)灵(ling)活(huo)性大大简(jian)化(hua)了(le)系统(tong)集成和升(sheng)级的(de)难度(du)，使得用(yong)户可以根据实际需要(yao)，精确(que)地匹(pi)配硬件资(zi)源，避(bi)免(mian)资源浪(lang)费(fei)。

为(wei)特定场景优(you)化。在某(mou)些高度专(zhuan)业化的HPC应(ying)用中，可能(neng)需要连接(jie)多个(ge)高速网络接口(kou)卡（NICs）以(yi)实现分布(bu)式计(ji)算，或者需(xu)要连(lian)接(jie)大(da)量(liang)FPGA加(jia)速器(qi)来(lai)执行(xing)特定的并(bing)行算法。x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽(cao)提(ti)供(gong)的聚(ju)合(he)带宽，能(neng)够轻(qing)松满(man)足这些高(gao)密(mi)度、高吞(tun)吐量(liang)的连(lian)接需求，为(wei)构建超大规模(mo)的(de)并(bing)行计算集(ji)群(qun)和异构(gou)计(ji)算(suan)平台(tai)提供(gong)了坚实的基础。

总(zong)而(er)言之(zhi)，x8x8x8x8x8x8x8插槽并非是(shi)一个独(du)立的物(wu)理(li)接口标(biao)准(zhun)，而是(shi)PCIe技(ji)术在(zai)实(shi)际应用中(zhong)，通过(guo)多链路聚(ju)合所(suo)展(zhan)现(xian)出的强大(da)能(neng)力(li)。它(ta)以其卓(zhuo)越的(de)带宽(kuan)、较低的延迟、出(chu)色的(de)灵活性和(he)强(qiang)大(da)的可扩(kuo)展性，成(cheng)为了(le)驱动现代(dai)高(gao)性(xing)能计(ji)算系(xi)统高(gao)效运(yun)转的(de)关键(jian)技(ji)术(shu)之一(yi)，为我(wo)们探索未(wei)知(zhi)、突破极(ji)限提(ti)供了坚实(shi)的物(wu)质基础。

2.揭(jie)秘x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽(cao)的独(du)特优(you)势(shi)：赋能(neng)未(wei)来计算(suan)的(de)无限(xian)可能

承(cheng)接上(shang)一部分的(de)探讨，我(wo)们(men)已经初步(bu)了(le)解了“x8x8x8x8x8x8x8插槽(cao)”所(suo)代表的多(duo)链(lian)路(lu)聚(ju)合(he)技(ji)术(shu)，以及(ji)它在(zai)提升(sheng)带宽、降低延迟(chi)和增强灵活(huo)性(xing)方(fang)面所展现出的(de)巨(ju)大(da)潜(qian)力。现(xian)在，让(rang)我们(men)更(geng)深(shen)入地(di)剖析这项(xiang)技术在实际高(gao)性能(neng)计算应用(yong)场景中的(de)独特(te)优势(shi)，以及(ji)它(ta)将(jiang)如(ru)何继续赋(fu)能未(wei)来(lai)的(de)计算革(ge)命。

AI与(yu)机(ji)器(qi)学习(xi)的(de)加速(su)引(yin)擎。当(dang)前，人工智能的(de)浪潮(chao)正以(yi)前所(suo)未有(you)的速(su)度席(xi)卷全(quan)球，而AI模(mo)型(xing)的(de)训(xun)练(lian)过程，尤(you)其是深度学(xue)习(xi)，是名副(fu)其实的(de)“计算密(mi)集型”任(ren)务。训练一(yi)个复杂(za)的(de)神(shen)经网络(luo)，往(wang)往需(xu)要(yao)处理数(shu)以(yi)亿计的参数(shu)，并进行(xing)海量(liang)的(de)矩(ju)阵运算。在(zai)这个过程(cheng)中，高(gao)性(xing)能(neng)GPU起到(dao)了至(zhi)关重(zhong)要的作用，但GPU的(de)效能能否(fou)得到(dao)充(chong)分发(fa)挥，很(hen)大(da)程(cheng)度(du)上取(qu)决于(yu)其(qi)与CPU、内(nei)存之间的(de)数(shu)据传(chuan)输速(su)度。

x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽所提供(gong)的(de)聚合(he)带(dai)宽(kuan)，能够确保GPU在(zai)训练过程中，能够以最(zui)快(kuai)的速(su)度获(huo)取(qu)所(suo)需的(de)数据(ju)，并且(qie)将计算结果高(gao)效地(di)传递回系统(tong)。这(zhe)意味(wei)着，使(shi)用支(zhi)持这(zhe)种(zhong)聚(ju)合接口的系(xi)统，可以(yi)显著缩短(duan)AI模(mo)型(xing)的训(xun)练时间，从(cong)而加速AI技(ji)术的(de)迭代(dai)和(he)应用落(luo)地。

比如(ru)，在(zai)自动驾(jia)驶(shi)领(ling)域，更快(kuai)的模型训练(lian)意(yi)味着(zhe)更快的(de)算(suan)法优化，从(cong)而提升车(che)辆的安全(quan)性；在医(yi)疗(liao)诊断领域，更快的模(mo)型训(xun)练则(ze)能加(jia)速(su)新(xin)药(yao)研(yan)发或(huo)疾病(bing)预测算法的(de)出(chu)现(xian)。

大(da)数据(ju)处理的“吞吐量”保障。随(sui)着互联(lian)网(wang)和(he)物联网的(de)飞速(su)发展，我们(men)每天(tian)都在生(sheng)成(cheng)海量(liang)的数据(ju)。对(dui)这些数据(ju)进行(xing)有效(xiao)的(de)分析和(he)挖掘，是(shi)商业决(jue)策、科(ke)学研(yan)究(jiu)和(he)社会(hui)发展(zhan)的重(zhong)要驱(qu)动力(li)。大数(shu)据分析往(wang)往需(xu)要(yao)将(jiang)PB级(ji)甚(shen)至EB级(ji)的数据(ju)从(cong)存储(chu)设备(bei)读(du)取到内(nei)存(cun)中(zhong)进(jin)行(xing)处理，这对(dui)于数据传(chuan)输带宽(kuan)提出了极(ji)高(gao)的要(yao)求。

高(gao)性能的(de)NVMeSSD阵(zhen)列(lie)，可(ke)以(yi)提供(gong)数(shu)GB/s甚(shen)至(zhi)数十GB/s的(de)读写速(su)度，而x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽(cao)的聚(ju)合能力(li)，能够为(wei)这些SSD阵(zhen)列(lie)提(ti)供(gong)足够的数(shu)据通道，避免(mian)出现“数(shu)据瓶颈”。高速网络接口卡（如100GbE、200GbE甚(shen)至更(geng)高），也需要(yao)强(qiang)大(da)的(de)PCIe带宽来支持(chi)其吞吐(tu)量(liang)，特(te)别(bie)是在分布(bu)式计算(suan)环(huan)境中(zhong)，各节(jie)点(dian)之(zhi)间需要频(pin)繁地交(jiao)换(huan)数据。

x8x8x8x8x8x8x8插槽的聚(ju)合特性，使(shi)得(de)构(gou)建(jian)高性能(neng)的网(wang)络基础设(she)施成(cheng)为可(ke)能，从而提(ti)升整个(ge)大数据(ju)处理平台的效(xiao)率。

再者(zhe)，科学计(ji)算(suan)与高性(xing)能仿(fang)真的(de)“实时(shi)性”突破(po)。在航(hang)空(kong)航天(tian)、气象预测(ce)、核能(neng)研究、生(sheng)物医药(yao)等领(ling)域，高性(xing)能(neng)计算被(bei)广(guang)泛应(ying)用于复杂(za)的(de)物(wu)理过(guo)程(cheng)模拟(ni)和(he)科(ke)学计算。这些(xie)模拟往往(wang)涉及(ji)大量的浮(fu)点运(yun)算和并(bing)行处理，并且(qie)需(xu)要(yao)实时(shi)地更新和(he)反馈计(ji)算(suan)结果。例(li)如，天(tian)气(qi)预报(bao)需要处理(li)海量(liang)的气(qi)象数据并进行(xing)高(gao)精(jing)度(du)的模型(xing)计算，以提(ti)供准(zhun)确的预测(ce)；新(xin)材料(liao)的(de)研发可(ke)能(neng)需要对分子(zi)结构(gou)进(jin)行大量的(de)模拟和(he)分(fen)析。

x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽提(ti)供的(de)超高(gao)带(dai)宽和低(di)延迟(chi)，能够(gou)确保计算(suan)节(jie)点之间的数(shu)据同(tong)步和通(tong)信更加(jia)高效(xiao)，从而提(ti)升(sheng)了模拟的精度(du)和速(su)度，甚(shen)至使得一些原(yuan)本受(shou)限(xian)于(yu)计算能力(li)的实(shi)时模(mo)拟(ni)成(cheng)为可能。

服(fu)务器与(yu)工作站(zhan)的(de)“通用(yong)性”与“未(wei)来就绪性(xing)”。在服(fu)务器(qi)和高(gao)端工(gong)作(zuo)站的设计中(zhong)，x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽的(de)聚合能力，提供(gong)了一种(zhong)更加灵活和(he)通(tong)用的(de)解决(jue)方案。服(fu)务(wu)器(qi)厂商可(ke)以设计出(chu)支持(chi)多种配(pei)置的主(zhu)板(ban)，允(yun)许用户(hu)根(gen)据(ju)自(zi)己的实际(ji)需求，插(cha)入不(bu)同数(shu)量(liang)和类型的PCIe设(she)备，如(ru)多块GPU、高(gao)性能(neng)网卡、RAID卡(ka)、FPGA加(jia)速器(qi)等(deng)，而无需(xu)担心(xin)带宽不足(zu)的问(wen)题。

这种高(gao)度的灵活(huo)性，不(bu)仅简化了产(chan)品(pin)线的设(she)计(ji)和生(sheng)产(chan)，也为用户提(ti)供(gong)了极大的选(xuan)择空(kong)间(jian)。对于高(gao)端工作站而言(yan)，这(zhe)意(yi)味着无论(lun)是(shi)图(tu)形渲染、视(shi)频编(bian)辑、3D建(jian)模(mo)，还(hai)是(shi)科学计(ji)算，都(dou)能够(gou)获得(de)流畅(chang)的体验。而(er)“未(wei)来就(jiu)绪性(xing)”则体现(xian)在，随(sui)着(zhe)新一代(dai)更(geng)高性(xing)能的GPU、SSD和(he)网络设(she)备的出(chu)现，x8x8x8x8x8x8x8插槽的(de)聚合能力(li)，能(neng)够(gou)轻松(song)地适(shi)配这(zhe)些新(xin)的硬件，无需对(dui)整个(ge)系统(tong)架(jia)构(gou)进(jin)行颠覆(fu)性的(de)改造。

在特(te)定领(ling)域的(de)深度(du)应用(yong)。除(chu)了(le)上(shang)述(shu)通用(yong)场景，x8x8x8x8x8x8x8插(cha)槽的聚合(he)优(you)势，还(hai)在一些特定(ding)的领域(yu)展(zhan)现(xian)出(chu)独(du)特(te)的(de)价(jia)值。例(li)如，在高(gao)性能(neng)存储系统(tong)中，可以将(jiang)多个(ge)NVMeSSD通(tong)过(guo)PCIex8链路连接(jie)，并(bing)聚合带宽以构建极高性(xing)能(neng)的(de)存储阵列(lie)；在(zai)网络通(tong)信领(ling)域(yu)，可以连(lian)接多个(ge)高性(xing)能网络处(chu)理器或(huo)FPGA，实(shi)现复(fu)杂的(de)网(wang)络功能和数(shu)据(ju)包处理(li)。

在一些需(xu)要大量并(bing)行(xing)处(chu)理的(de)定制(zhi)化(hua)计算场(chang)景中，也可(ke)以通(tong)过(guo)这种(zhong)方(fang)式连(lian)接多个协处理器或(huo)加(jia)速器，实(shi)现(xian)极(ji)致(zhi)的性(xing)能(neng)优化。

总结来看(kan)，“x8x8x8x8x8x8x8插槽”所(suo)代(dai)表(biao)的(de)PCIe多链路(lu)聚合技(ji)术，通过聚合多(duo)个(ge)高性(xing)能通道(dao)，实现了带(dai)宽的(de)飞跃(yue)和延迟(chi)的降低(di)。它(ta)不(bu)仅是(shi)AI、大数据(ju)、科学计算等(deng)前沿领域(yu)的强大支(zhi)撑(cheng)，也(ye)是服务(wu)器(qi)和工作站设计(ji)中灵(ling)活性(xing)和(he)可扩展(zhan)性(xing)的体(ti)现。这项(xiang)技术(shu)正以前所(suo)未有的方式，推(tui)动着(zhe)高性能计(ji)算(suan)的(de)边界，为我(wo)们(men)解锁(suo)了(le)更多(duo)应(ying)对(dui)复(fu)杂挑战(zhan)、探(tan)索(suo)未知世界(jie)的可(ke)能(neng)性。

随着技术(shu)的不(bu)断进(jin)步，我(wo)们可(ke)以(yi)预(yu)见，这种聚合优(you)势将(jiang)继续(xu)在未(wei)来的计(ji)算领域扮演更加(jia)重(zhong)要(yao)的(de)角色(se)，持(chi)续(xu)赋(fu)能科技(ji)的无(wu)限(xian)发展。

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图片来源：每经记者 阳安江 摄

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