AI/ML、HPC和云端图形负载渴求的翻倍带宽

作为从服务器与PC起家的接口，PCIe近几年已经开始辐射到以数据为核心的应用中去，比如loP、汽车和医疗电子等。从PCIe 3.0开始，每一代接口标准规范都会为速率带来翻倍的提升，PCIe 6.0更是将速率提升至64GT/s，x16单向带宽拔高至256GB/s。

这样的速率或许在IoT应用中显得有些多余，但在时下大热的AI/ML应用中，可以说是大幅提高计算效率的杀手锏。要知道目前爆火的生成式AI应用ChatGPT等，可谓受尽了大量同时访问与需求的困扰，即便H100的带宽再高，在PCIe 5.0下依然计算效率受限，得靠NVLink才能突破限制。

目前的数据中心，尤其是其中的AI服务器，已经成了带宽无底洞。何况对于处理AI/ML训练模型来说，以快制胜可以说是一条市场铁则。更快的带宽意味着生成式AI的并发响应更快，给到更短的文本、图形生成时间，从而进一步提升用户体验。而对于大部分托管/租用服务器的应用开发者来说，这也意味着运营成本大幅降低。

HPC也不例外，在长时间运转的HPC服务器中，带宽就意味着计算效率，尤其是量子力学、分子动力学所用到的软件，所需内存带宽更高。如果没有足够的带宽，就只能分节点来减小不同进程之间的带宽竞争。最后一大痛点是云游戏带来的，对于这种需要多并发高图形负载的运用而言，带宽就决定了云游戏的并发数以及图形质量。

AI/ML会加速PCIe 6.0的落地吗

从PCIe的发展历史来看，平均3到4年就会正式推出新的规范，只有从3.0到4.0经历了7年的漫长的时间，这也是因为彼时的PCIe 3.0已经算是超前的标准，直到2015年后，全球数据流量进入爆发期。此后从4.0演进至5.0花了2年时间，从5.0演进至6.0花了三年时间。据推测，PCIe 7.0规范将在2025年正式推出。

然而我们也发现，基于新标准的PCIe产品在落地速度上并没有那么快。往往最先落地的是AI加速器、SSD等设备，毕竟本地处理速度再快也要网络速度跟上才行。就拿还未实现的800G以太网为例，其所需要的单向带宽也就是100GB/s，正好在PCIe 6.0的带宽覆盖范围内。

所以即便有着AI/ML的推进，今年应该只会有少数PCIe 6.0产品能够落地，且落地场景还是集中在数据中心领域，且先一步用于AI服务器上，这点从PCIe 6.0控制器IP、服务器CPUIP产商的动向上也可以看出。

写在最后

PCIe 6.0作为目前最先进的接口标准之一，注定会为下一轮计算、存储技术的创新带来设计便利。但我们也应该实时关注市场需求，过去的PCIe能够维持主流接口的地位，正是靠的联合硬件厂商稳步推进市场需求，这个策略在AI时代依旧通用。