CXL是一种开放式内部互连协议，允许任意厂商基于统一协议生产相关硬件设备，实现有效扩展计算机系统的内存带宽和容量，并且CXL协议还在不断升级，从开始支持连接外部设备内存，到组建内存池，还有能增加更多的PCIe通路，降低延迟，未来还有CXL交换机，支持连接多个主机和设备。
在CXL协议支持下，内存能和DDR内存结合，通过PCIe通道进行带宽和容量的扩展，从而在保证系统性能的同时，降低了企业在硬件设备上的投入。比如，此前企业用户需要2T内存，那么可以采用1TDDR5内存+1TCXL内存的配置，实现更灵活的资源调度，提高数据处理效率和资源利用率。
CXL技术作为未来内存扩展和共享资源池的重要组成部分，正在逐渐改变计算机系统的架构与性能表现。通过扩展内存带宽、降低成本，并为大数据和AI应用提供支撑，CXL无疑将在未来的技术变革中发挥重要作用。
CXL标准的演进
CXL 1.0/1.1：支持基本的缓存一致性与主机-设备内存访问；建立协议基础；
CXL 2.0：引入内存池（memory pooling）、内存共享机制、支持（即支持跨设备共享、互联）；
CXL 3.0/3.x：2025年CXL规范进入3.x系列成熟期，重点是把CXL 3.1/3.2的一些特性（动态容量、可信安全、全局持久性）落地到实际硬件与管理软件中。
CXL 在 AI / 存储 /算力架构中的角色与价值
为什么在 AI、大模型、云计算时代，CXL 特别被看重？它能在以下几个层面产生价值：
1. 扩展内存容量 /缓解冗余
在传统架构中，每个计算节点都要配备自己的内存，有时为了应对极端场景，很多内存被闲置或重复预留。CXL 允许内存池化 /共享，多节点共享一部分内存资源，从而减少冗余、提高总体资源利用率。
2. 降低能耗 / 更高能效
因为可按需激活 /休眠 /共享内存，CXL 可帮助数据中心 / AI 集群降低内存功耗。例如有报告指出，在某些模拟中，通过集中化内存策略，可节省 20–30% 的功耗。
3. 缩短数据移动 / 提升访问效率
在未来的架构中，CXL 有可能让计算单元（如 NPU / GPU / FPGA）直接访问共享内存或其他设备内存，从而减少中间复制 /拷贝，提升访问效率和带宽利用。特定情境下，CXL 设备之间还可以实现设备到设备 (peer-to-peer) 的数据传输，而不通过主机路径。
4. 存储与内存边界融合（CXL-SSD / 计算存储等方向）
新的研究探索将 SSD / 闪存等块存储装置使用 CXL 协议暴露为 byte-addressable 设备 (即 CXL‑SSD)，使得存储设备可以作为扩展内存被访问，同时兼顾持久性。这样可以让一些算法 / workload 直接在设备端运行，减轻主机负载。
此外，CXL 交换机（Switch / Fabric）与持久化交换设计也在研究中，以减小持久性存储访问的延迟开销。
5. AI / RAG /大模型的场景契合
在 RAG（检索增强生成模型）、向量数据库、近似最近邻搜索（ANN）等场景中，数据访问的内存带宽和容量压力大。CXL可以让这些系统有更灵活的内存结构，缓解传统缓存 / DRAM 装载的瓶颈。像学术界的 Cosmos 系统，就是在 CXL 内存设备端集成计算单元，用于 ANN 搜索任务，以提升吞吐和延迟性能。
