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这看起来相当酷，不过我认为它目前还不适合家庭使用，因为他们首先瞄准的是服务器组。我希望我们能得到它的零售版本！听起来他们处于概念验证阶段。所以也许2026年将会很有趣。如果更多公司能够以更低成本进行训练，我们可能会得到更多的开源模型。

其中很多内容我理解不了，但听起来他们基本上就是将固态硬盘（SSD）和双倍数据速率同步动态随机存储器（DDR）连接到图形处理器（GPU），从而创建一个GPU可识别的统一内存空间。真希望这些文章能有更多关于内存带宽和尺寸规格的内容。

讨论总结

本次讨论围绕公司计划增加外部GPU内存展开。原帖作者对这项技术表示期待，尽管认为目前该技术针对服务器堆栈，离家用还有距离。评论者们从不同角度进行讨论，包括对技术本身的质疑、提出改进方向以及对原帖作者存在拼写错误的讽刺等。

主要观点

  1. 👍 CXL内存扩展技术受PCIe接口带宽限制
    • 支持理由：CXL构建于PCIe phi之上，受该接口带宽限制，即便PCIe发展到Gen 5和Gen 6，速度也不比从CPU内存移动数据快。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 CXL原本为CPU增加内存设计，对GPU帮助存疑
    • 正方观点：CXL是为CPU增加内存而设计的，其受PCIe链路限制，与CPU传输会产生竞争，所以对GPU帮助不大。
    • 反方观点：无
  3. 💡 应摒弃PCIe，采用更宽/更快的总线
    • 解释：为了更好地进行外部GPU内存扩展，需要改进目前的接口状况。

金句与有趣评论

  1. “😂 Bro is into advanced AI but can’t figure out spellcheck”
    • 亮点：以一种讽刺的方式指出原帖作者可能存在拼写错误，同时提及原帖作者涉足高级AI领域。
  2. “🤔 CXL is build on top the PCIe phi, so it’s limited by that interface’s bandwidth.”
    • 亮点：准确指出CXL技术受PCIe接口带宽限制的关键问题。
  3. “👀 CXL was designed to add more RAM to CPUs beyond what physically fits on DIMM slots and current DIMM available capacity. I honestly don’t see how it would help GPUs when it’s limited by the same PCIe link, and will contend transfers to and from the CPU.”
    • 亮点：详细阐述CXL原本为CPU设计以及对GPU帮助存疑的观点。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对技术的理性质疑和改进建议，也有对原帖作者的讽刺。主要分歧点在于对CXL技术对GPU是否有帮助以及原帖作者的态度上。可能的原因是大家从不同的关注点出发，技术爱好者关注技术本身的合理性，而有些人更关注原帖作者表述的细节。

趋势与预测

  • 新兴话题：目前还没有明显的新兴话题，但如果继续讨论可能会围绕如何克服CXL技术在GPU应用上的限制展开。
  • 潜在影响：如果相关技术得到改进，可能会对GPU性能提升以及人工智能领域的发展产生积极影响，特别是在模型训练成本降低和开源模型增多方面。

详细内容：

《关于公司计划添加外部 GPU 内存的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于公司计划添加外部 GPU 内存的帖子引发了众多关注。该帖子包含了两个相关链接：https://blocksandfiles.com/2025/01/13/panmnesia-gpu-cxl-memory-expansion/ 、https://www.archyde.com/panmnesia-wins-ces-award-for-gpu-cxl-memory-expansion-technology-blocks-and-files/ 。

帖子作者认为这看起来很酷，虽然目前并非针对家庭使用，因为可能首先瞄准的是服务器堆栈。作者还希望能有零售版本，并表示现在处于概念验证阶段，也许 2026 年会很有趣。同时，提到了很多超出自己理解范围的内容，比如似乎是将 SSD 和 DDR 连接到 GPU 以创建统一的内存空间，但希望文章能有更多关于内存带宽和大小规格的信息。此贴获得了较高的关注度，评论区也展开了热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在这一技术与其他类似技术的区别，以及其在实际应用中的可行性和局限性。有人指出：“CXL 旨在为 CPU 添加超出 DIMM 插槽物理容量和当前可用 DIMM 容量的更多 RAM。但由于受到相同的 PCIe 链路限制，真不明白这对 GPU 有何帮助，而且还会与 CPU 的传输产生竞争。” 还有人表示：“据我所知，GPU 可以使用其控制器直接从内存板请求权重，并使用硬件页面，而不是 CUDA 内存页面的软件方法。” 也有人提到：“也许我没表达清楚。CUDA 已经允许您将 RAM 的区域映射为 GPU 直接访问。GPU 硬件将负责在 VRAM 和系统 RAM 之间交换页面。只需谷歌：nvidia 系统回退策略。对于在 GPU 上运行的代码来说，这是完全透明的。” 有人好奇：“我不知道这个新（ish）驱动程序功能。我想知道它在幕后是如何工作的，因为似乎没有一种编程方式来实现它。” 还有人回应：“这个功能已经存在很长时间了。它没有被广泛使用，因为与常规 DRAM 相比，PCIe 太慢了。” 有人认为：“是啊，我知道 CPU 对系统 RAM 是这样做的，但在 VRAM 上这样做要复杂得多，因为并行系统的性质。”

有趣的是，有人提出：“也许这就是为什么他们不列出带宽，因为它太慢了？” 还有人说：“现在他们需要摆脱 PCIe ，转而支持更宽/更快的总线。”

这场讨论展示了大家对新技术的关注和思考，不同观点的碰撞也让人们对这一技术有了更全面的认识。但关于这一技术能否真正改变行业格局，还需要时间和更多的实践来验证。