Графические устройства имеют ограничения по объему доступной памяти при выполнении задач в приложениях искусственного интеллекта и HPC. Существует несколько методов решения этой проблемы, но они могут быть дорогими и сложными. Стартап Panmnesia из Южной Кореи разработал новый подход, позволяющий использовать память, подключенную через интерфейс PCIe, чтобы увеличить доступный объем памяти для работы. Это решение требовало преодоления нескольких технических вызовов, но перед ними есть еще много работы. Неизвестно, будут ли крупнейшие игроки в индустрии - AMD, Intel и Nvidia - поддерживать эту новую технологию.
Приложения искусственного интеллекта и HPC часто требуют больше памяти, чем доступно на графических устройствах. Расширение памяти обычно означает установку более нового и современного видеоадаптера, с большим объемом памяти с высокой скоростью передачи данных. Panmnesia предложила новую технологию, позволяющую графическим устройствам получать доступ к системной памяти через интерфейс CXL. Это позволяет использовать системную память как расширение видеопамяти графических устройств.
У этой новой памяти, названной CXL GPU Image, наносекундная задержка в два раза быстрее, чем у обычных твердотельных дисков. Тем не менее, для поддержки новой технологии CXL требуется ASIC и подсистема. Графические устройства не имеют структуры CXL, что затрудняет добавление этой технологии в существующие устройства. Panmnesia разработала аппаратные уровни, поддерживающие протоколы CXL, чтобы объединить их в один контроллер.
Однако, одной из основных проблем остается поддержка новой технологии CXL от AMD и Nvidia. Это может потребовать разработки собственных технологий для поддержки памяти, подключенной через интерфейс PCIe, в графических устройствах. Также это решение может дать выбор пользователям, приобрести новый адаптер, либо добавить к своему дополнительную память при необходимости, а в настоящий момент клиенты AMD и Nvidia вынуждены обновлять своё оборудование.
