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Verbindung von Hosts mit Beschleunigerkomponenten und Speichererweiterungen Was ist Compute Express Link (CXL)?

Von Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber 2 min Lesedauer

Compute Express Link (CXL) ist ein offener Standard, der CPUs Cache-kohärent, mit niedriger Latenz und mit hohen Durchsatzraten mit Beschleunigerkomponenten wie GPUs, FPGAs oder SmartNICs und Speicher verbindet. Physikalisch basiert CXL auf dem PCI-Express-Bus. Ende 2025 wurde mit der Version 4.0 die neueste Version der CXL-Spezifikation veröffentlicht.

Mit CXL lassen sich Rechnerarchitekturen realisieren, die riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten.(Bild:  Midjourney / KI-generiert)
Mit CXL lassen sich Rechnerarchitekturen realisieren, die riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

CXL ist das Akronym für Compute Express Link. Bei CXL handelt es sich um einen offenen Standard zur schnellen, Cache-kohärenten und latenzarmen Verbindung von Host-Prozessoren mit spezialisierten Beschleunigerkomponenten wie GPUs, FPGAs oder SmartNICs und Speichererweiterungen. Memory lässt sich zu Pools zusammenfassen und flexibel den CPUs und Beschleunigern zuweisen. Speicherressourcen werden disaggregiert, und der Zugriff wird optimiert.

Physisch basiert CXL auf dem PCI-Express-Bus. Mit CXL werden Rechnerarchitekturen realisierbar, die riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten, wie sie beispielsweise für KI- oder Cloud-Computing-Workloads benötigt werden. CXL gilt deshalb als eine Schlüsseltechnologie für die nächste Generation von Hochleistungsrechnern und KI-Servern.

Entwickelt wurde Compute Express Link vom 2019 gegründeten CXL-Konsortium. Die Gründungsmitglieder des Konsortiums waren Intel, Alibaba, Cisco, Dell EMC, Facebook (Meta), Google, Hewlett Packard Enterprise, Huawei und Microsoft. Später kamen weitere Firmen wie AMD, Nvidia, Samsung und andere namhafte Hardwarehersteller hinzu. Die Version 1.0 der CXL-Spezifikation erschien im Jahr 2019. Die neueste Version 4.0 wurde Ende 2025 veröffentlicht.

Das Betriebssystem Windows Server 2022 bietet ab Windows Server 2022 native Unterstützung von CXL-Speichergeräten. Unter Linux wurde die CXL-Unterstützung im Kernel 6.5 hinzugefügt. Typischer Anwendungsbereich von Compute Express Link sind Hyperscale-Rechenzentren.

Übersicht über die verschiedenen Versionen der CXL-Spezifikation

Bisher sind folgende vier Hauptversionen der CXL-Spezifikation erschienen:

  • CXL 1.0: veröffentlicht 2019, 32 Gigatransfers pro Sekunde, basierend auf PCIe 5.0,
  • CXL 2.0: veröffentlicht 2020, 32 Gigatransfers pro Sekunde, basierend auf PCIe 5.0, Unterstützung für Switching, Pooling und Fabric-Management,
  • CXL 3.0: veröffentlicht 2022, 64 Gigatransfers pro Sekunde, basierend auf PCIe 6.0, Multi-Level-Switching, verbessertes Memory-Pooling und Unterstützung von Composable Disaggregated Infrastructure,
  • CXL 4.0: veröffentlicht 2025, 128 Gigatransfers pro Sekunde, basierend auf PCIe 7.0, neue Funktionen wie Bundled Ports.

Protokolle und Gerätetypen von Compute Express Link

CXL stellt ein Framework für Hochgeschwindigkeitsverbindungen von CPUs mit Beschleunigerkomponenten und Speicherressourcen zur Verfügung, das ein flexibles Pooling und Sharing von Ressourcen ermöglicht. Das Framework definiert die drei Hauptprotokolle CXL.io (Initialisierung und Gerätemanagement), CXL.cache (kohärenter Zugriff der Peripheriegeräte auf den CPU-Speicher mit niedriger Latenz) und CXL.mem (direkter, kohärenter Zugriff der Host-CPU auf Gerätespeicher).

Mit diesen Protokollen unterstützt CXL grundsätzlich folgende drei Gerätetypen:

  • Typ-1-Geräte: Beschleuniger ohne eigenen lokalen Speicher, zum Beispiel SmartNICs (Nutzung der Protokolle CXL.io und CXL.cache),
  • Typ-2-Geräte: Beschleuniger mit eigenem Speicher, zum Beispiel GPUs, FPGAs oder ASICs (Nutzung der Protokolle CXL.io, CXL.mem und CXL.cache),
  • Typ-3-Geräte: Speichererweiterungen mit PCI-Express-Schnittstelle und lokalem DRAM oder nichtflüchtigem Speicher wie Flash-Memory (Nutzung der Protokolle CXL.io und CXL.mem).

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