Panmnesia представила чип-коммутатор Panswitch с поддержкой PCIe 6.4 и CXL 3.2 — новый этап в архитектуре ИИ-инфраструктуры

Южнокорейский стартап Panmnesia совершил технологический прорыв, представив первый в мире чип-коммутатор Panswitch (модель H1SW06245ACFAA), полностью соответствующий спецификации Compute Express Link (CXL) 3.2. Это решение ориентировано на масштабные вычислительные платформы, особенно в сфере искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC). Одновременно с чипом компания анонсировала плату для разработчиков PanRDK, предназначенную для тестирования и интеграции новой технологии в реальных условиях.

Что такое Panswitch и почему он важен для ИИ-инфраструктуры?

Panswitch — это не просто сетевой коммутатор, а высокоинтеллектуальный чип-коммутатор, предназначенный для объединения тысяч устройств в единую вычислительную среду через протокол CXL. В отличие от традиционных решений, основанных на PCIe или Ethernet, Panswitch использует функции CXL 3.2, такие как Port-based Routing (PBR), что позволяет гибко управлять маршрутами передачи данных и значительно снижать задержки.

В основе Panswitch лежит проприетарный контроллер CXL, разработанный Panmnesia. Он обеспечивает сверхнизкую задержку и высокую пропускную способность, что критически важно при работе с большими моделями машинного обучения, где даже микросекунды могут влиять на общую производительность системы.

Ключевая особенность Panswitch — поддержка интерфейса PCIe 6.4, который обеспечивает скорость до 256 ГБ/с на канал. Это делает его совместимым с новейшими процессорами, GPU и системами хранения, ориентированными на задачи ИИ.

Поддержка CXL 3.2: что даёт Port-based Routing?

Спецификация CXL 3.2 ввела ряд важных обновлений, среди которых наиболее значимым является Port-based Routing (PBR). Эта функция позволяет маршрутизировать пакеты не только по адресу устройства, но и по физическому порту, к которому оно подключено. Это открывает новые возможности для построения сложных топологий сети:

• Древовидные (tree) — простые иерархические структуры;
• Ячеистые (mesh) — обеспечивают множественные пути между узлами, повышая отказоустойчивость;
• Dragonfly — оптимизированная для масштабируемых систем с минимальным диаметром сети;
• Тороидальные и другие гибридные конфигурации.

Такая гибкость особенно важна в ИИ-центрах обработки данных, где рабочие нагрузки постоянно меняются, и требуется динамическая адаптация топологии под текущие задачи. Например, при обучении больших языковых моделей (LLM) может быть эффективна mesh-топология, тогда как для инференса — древовидная.

Плата для разработчиков PanRDK: тестирование без компромиссов

Чтобы ускорить внедрение технологии, Panmnesia выпустила плату для разработчиков PanRDK. Она оснащена FPGA, что позволяет эмулировать различные типы устройств CXL:

• CXL CPU — для проверки взаимодействия с центральными процессорами;
• CXL GPU — для тестирования графических ускорителей;
• Пулы памяти CXL — для создания распределённой памяти с низкой задержкой.

Плата поддерживает слоты MCIO и CEM, что позволяет собирать полноценные CXL-системы. Более того, PanRDK совместима не только с продуктами Panmnesia, но и с оборудованием сторонних производителей, соответствующих стандарту CXL. Это делает её универсальным инструментом для OEM-производителей, системных интеграторов и исследовательских лабораторий.

Как Panswitch влияет на экосистему ИИ-оборудования?

Ранее масштабирование ИИ-инфраструктуры сталкивалось с «узким горлышком» — ограничениями межсоединений между GPU, CPU и памятью. Традиционные решения на базе NVLink, InfiniBand или даже PCIe не всегда обеспечивали необходимую гибкость и масштабируемость. CXL 3.2, реализованный в Panswitch, предлагает принципиально новую модель: память и вычисления становятся ресурсами, которые можно динамически распределять по всей системе.

Это особенно актуально для следующих сценариев:

• Обучение LLM — требует огромных объёмов памяти и быстрого обмена данными между узлами;
• Инференс в реальном времени — зависит от минимальной задержки и предсказуемости;
• Гибридные облачные платформы — где ресурсы должны быть легко перераспределяемыми между клиентами.

Таким образом, Panswitch становится не просто компонентом, а ключевым элементом новой архитектуры ИИ-дата-центров.

Совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой

Одно из главных преимуществ Panswitch — его обратная совместимость. Чип поддерживает все предыдущие версии CXL (1.0, 2.0, 3.0, 3.1), а также работает с PCIe 5.0 и 6.0. Это означает, что компании могут постепенно модернизировать свои системы, не заменяя всё оборудование сразу.

Кроме того, благодаря открытой архитектуре PanRDK, разработчики могут интегрировать Panswitch в уже существующие серверные платформы, включая решения от Dell, HPE, Lenovo и других вендоров. Это особенно важно для предприятий, инвестирующих в долгосрочные ИТ-стратегии.

Когда ждать массовое внедрение?

По данным Panmnesia, поставки чипов Panswitch и пилотных систем уже начались. Первые клиенты — крупные облачные провайдеры и исследовательские центры в Южной Корее, США и Европе. Ожидается, что к концу 2026 года Panswitch будет доступен в составе коммерческих серверов и систем хранения.

Учитывая темпы развития ИИ и рост спроса на вычислительные мощности, можно прогнозировать, что CXL 3.2 и решения на его основе станут стандартом де-факто для новых дата-центров уже в ближайшие 2–3 года.

Как выбрать оборудование для CXL-совместимой ИИ-инфраструктуры?

Если вы планируете модернизировать ИТ-инфраструктуру под будущие требования ИИ, стоит обратить внимание на следующие категории оборудования:

• Серверы — особенно модели, поддерживающие PCIe 5.0/6.0 и CXL;
• Стойковые серверы — оптимальны для масштабируемых ИИ-кластеров;
• Башенные серверы — подходят для локальных ИИ-лабораторий и edge-вычислений;
• Системы хранения — с поддержкой NVMe и CXL-пулов памяти;
• Сетевое оборудование — для построения гибридных сетей с низкой задержкой;
• Комплектующие — включая модули памяти, SSD, блоки питания и шасси, совместимые с новыми стандартами.

Все эти категории представлены в каталоге DellShop.ru, где можно подобрать оборудование, готовое к интеграции с такими инновациями, как Panswitch.

FAQ: Ответы на ключевые вопросы о Panswitch и CXL 3.2

Сравнение возможностей Panswitch и традиционных решений

Параметр	Panswitch (CXL 3.2)	NVLink	InfiniBand	PCIe 5.0
Макс. скорость на канал	256 ГБ/с (PCIe 6.4)	~300 ГБ/с (NVLink 4.0)	~400 ГБ/с (NDR)	128 ГБ/с
Поддержка памяти	Да (coherent memory sharing)	Ограничена (GPU-to-GPU)	Нет	Нет
Масштабируемость	Тысячи устройств	До 8–16 GPU	Высокая, но без памяти	Ограничена топологией
Задержка	Сверхнизкая (проприетарный контроллер)	Очень низкая	Низкая	Средняя
Гибкость топологии	Mesh, Dragonfly, Tree и др.	Фиксированная	Гибкая, но без памяти	Ограниченная

Как подготовиться к переходу на CXL-архитектуру?

Для ИТ-директоров и системных архитекторов рекомендуется следующий план действий: