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面向大规模AI推理集群的CXL全局内存池化架构与调度策略.docx

更新时间：2026-08-20 08:25:18 大小：39K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：CXL内存池化AI推理集群内存调度策略全局内存架构KV Cache优化 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

面向大规模AI推理集群的CXL全局内存池化架构与调度策略

——从单机内存扩展到跨节点内存共享的架构演进

引言

AI推理工作负载的迅速增长正在重塑数据中心的内存架构。大语言模型（LLM）的推理过程中，KV Cache的容量需求随序列长度和并发数线性增长，而HBM和本地DRAM的容量扩展速度远跟不上模型规模的增长。CXL（Compute Express Link）内存池化技术通过将内存资源从计算节点中解耦，构建全局共享的内存资源池，有望从根本上解决AI推理中的"内存墙"问题。本文系统分析面向大规模AI推理集群的CXL全局内存池化架构设计、内存调度策略和性能优化方案。

CXL全局内存池化架构设计

内存池化的拓扑结构

CXL全局内存池化架构通常采用两级拓扑：节点级内存池（Node-Level Memory Pool）和集群级全局内存池（Cluster-Level Global Memory Pool）。在节点级，每个CXL内存扩展器（CXL Memory Expander）通过CXL Type 3设备连接到计算节点，提供128GB至512GB的内存扩展容量。在集群级，通过CXL交换机（CXL Switch）将多个节点级内存池互联，构成统一的全局内存地址空间。

内存池化控制器的关键功能

CXL内存池化控制器（CXL Memory Pooling Controller）是全局内存池的核心组件，其关键功能包括：

1. 地址映射与重映射：将物理地址动态映射到全局内存池中的具体位置，支持热插拔和内存迁移。

2. 一致性管理：通过CXL.mem协议的 snoop 机制和目录协议，维护跨节点的缓存一致性。对于AI推理场景，通常采用宽松一致性模型以降低延迟。

3. QoS与带宽保障：为不同优先级的推理任务分配带宽份额，确保高优先级请求的尾延迟控制在微秒级。


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