PCIe (periferica componente interconnect express)era originariamente chiamato HSI (per interconnessione ad alta velocità) e ha cambiato il suo nome in 3GIO (I/O di terza generazione) prima di finalizzare il suo nome PCI PCI Express. Un gruppo di lavoro tecnico chiamato Arapaho Working Group (AWG) ha sviluppato lo standard. Per la prima bozza, il gruppo di lavoro ad hoc includeva solo ingegneri Intel; Quindi il gruppo di lavoro ad hoc è stato ampliato per includere partner del settore. PCI Express è una tecnologia che è in continua evoluzione e miglioramento.
Definizione e struttura di base
PCIE raggiunge la comunicazione a tutto duplex attraverso linee di segnale differenziale. Ogni canale contiene una coppia di linee di trasmissione e ricezione, supportando più dispositivi da collegare in parallelo. Le configurazioni comuni includono x1, x4, x8, x16, ecc. (Il numero rappresenta il numero di canali di dati trasmessi contemporaneamente).
Evoluzione
PCI Express è una tecnologia che è in continua evoluzione e miglioramento. Dopo l'approvazione della versione 7.0, la sua velocità sarà alta fino a 512 GB/s; Questo è meno di due anni dopo il lancio di PCIe 4.0 con una velocità di 16 GT/s. La principale forza trainante dietro il progetto accelerato per lo sviluppo della PCIe è la domanda del cloud computing; In passato, PCIE ha raddoppiato il tasso di trasferimento dei dati ogni 3-4 anni o addirittura 7 anni. Le reti di data center necessitano di velocità più rapide per passare a Ethernet da 800 Gbit e anche più acceleratori di apprendimento profondo sentono la necessità di velocità più elevate.
Vantaggi fondamentali
Larghezza di banda elevata: larghezza di banda totale=larghezza di banda a banda singolo × Numero di canali (ad esempio, la configurazione X16 può raggiungere 512 GB/s);
Latenza a bassa latenza: supportare la trasmissione dei dati in tempo reale ed evitare i colli di bottiglia del dispositivo;
Compatibilità: ampiamente utilizzato in dispositivi come GPU, SSD, schede di rete wireless e supporta il taglio a caldo.
Applicazioni
AI/ML: accelerare la formazione e l'inferenza del modello, migliorare l'efficienza dell'elaborazione dei dati;
Formazione multi-GPU: ottenere il parallelismo dei dati e il parallelismo del modello e migliorare la potenza di calcolo;
Archiviazione ad alta velocità: supportare dispositivi di grande capacità come unità Ethernet da 800 g e unità a stato solido ad alta velocità.
