人工智能和機器學習技術的迅猛發展，尤其是大語言模型（LLM）的興起，對計算資源和數據傳輸速度提出了更高的要求，從而激發了對更高帶寬解決方案的迫切需求。PCIe作為數據中心服務器間互聯的主力軍，承擔著高速數據傳輸的重任。而今，PCIe Gen 7.0標準即將發布，其在數據中心中的地位也將進一步得到鞏固。

測試需求

更高的帶寬：PCIe每代升級通常伴隨著帶寬的顯著提升，PCIe 6.0已經達到了64 GT/s每通道，因此PCIe 7.0理論上可能提供更高的傳輸速率，比如可能翻倍至1256 GT/s每通道，以支持未來更大數據量和更高性能要求的應用。

更高效能效：隨著技術進步，新版本通常會更加注重能效，包括更精細的電源管理和低功耗設計，以適應綠色計算和移動設備的需求。

增強的兼容性與向后兼容：保持與前代的兼容性，同時可能引入新的機制確保新老設備在新標準中也能得到最佳性能表現。

更先進的物理層和信號技術：為了支持更高的數據速率，需要更先進的信號傳輸和編碼技術，以及更好的噪聲抑制和干擾管理，以確保信號完整性。

拓撲結構與互連靈活性：進一步提升，可能包括對更復雜系統設計的支持，如多主機到設備連接、更高級的切換和路由技術，以適應更大型數據中心和高性能計算架構。

安全性和管理：增強的數據保護措施，包括硬件級別的安全特性，以及更智能化的系統管理和診斷工具，以應對日益增長的安全威脅和維護需求。

面臨挑戰

資源限制：數據中心中的計算密集型任務，如大語言模型（LLM），對內存帶寬和利用率提出了更高要求。當前，大部分數據中心仍依賴本地內存，這不僅限制了數據處理的速度，還導致內存資源的利用效率低下。如何有效提升內存帶寬和利用率，成為提升數據處理能力的關鍵挑戰。

延遲：延遲問題是很多AI/ML應用的性能提升瓶頸。當前，通過銅纜和背板進行的數據傳輸需要采用復雜的調制方案和先進的均衡技術（如前向糾錯 FEC）來保證數據的完整性。在提升傳輸可靠性的同時也增加了系統延遲。這種延遲對需要實時數據處理的應用尤為關鍵，限制了整體系統的響應速度和處理能力。

能源消耗：數據中心的電力消耗是另一個亟需解決的問題。現有技術的高耗電芯片導致了數據中心大量的電力用于點對點的數據傳輸。據估計，這部分消耗占到了數據中心總電量的25%。隨著AI/ML應用對數據傳輸需求的激增，這一比例可能進一步上升，增加了數據中心的運營成本和環境負擔。降低能耗、提高能效成為提升數據中心可持續性的重要任務。

可擴展性：數據中心的擴展能力直接關系到其對新興應用和技術的適應性。隨著數據傳輸和處理需求的提高，網絡架構也要能夠根據實際需求進行動態調整資源，以應對不斷變化的AI工作負載。

應用領域

高性能計算（HPC）：指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群中組織的幾臺計算機（作為單個計 算資源操作）的計算系統和環境。有許多類型的 HPC 系統，其范圍從標準計算機的大型集群，到高度專用的硬件。HPC環境下，多個計算節點需要通過高速網絡協同工作以解決復雜的科學和工程問題。PCIe接口作為連接各種高性能計算組件的橋梁，其性能直接影響到整個計算集群的效能。PCIe信號測試保證了計算節點間的高效數據交換，從而提高了整個HPC系統的計算吞吐量和性能。

人工智能（AI）：AI應用需要處理大量數據集，并依賴于GPU和專用AI加速器進行并行計算。PCIe接口在連接這些高速計算組件時，需要保證數據流暢無阻礙。PCIe信號測試可以確保數據在AI加速器和存儲之間快速且準確地傳輸，避免數據丟失或延遲。

大數據分析：大數據分析涉及對海量數據進行挖掘和處理，這不僅要求存儲設備有足夠的讀寫速度，也要求數據傳輸過程中的高帶寬和低延遲。在當今的大數據時代，數據分析已經變得至關重要。大數據分析模型成為了企業和組織挖掘數據價值的關鍵工具。PCIe信號測試可以驗證接口是否能夠承受連續的高速數據負載，保證分析任務的實時性和準確性。

審核編輯 黃宇