在《使用CXL内存，应用软件需要修改吗？》一文中，更多了解了FlexGen，一种结合CPU内存，利用低端GPU进行AI推理的技术，了解了CXL内存是如何使用，如何发挥作用的，这里描述的主要是单机本地内存扩展的使用方式，也就是CXL1.1的用法。
与单机内存扩展相比，CXL 2.0内存池化管理和调度，更受关注和推崇。从技术的本质来说，CXL 2.0解决的主要问题是时延的问题。主要的应用场景是大数据、AI等应用场景。
从场景的特点上看，大数据是一个成本比较敏感的应用，相比，AI训练和推理对于延迟等性能的需求更为迫切，从而也决定会有更多用户的需求。这也是很多AI用户考虑使用Memverge GISMO（全局免 IO 共享内存对象系统）软件的原因。
Alluxio 、Ray是AI模型训练和推理中经常使用的技术，如果你希望更多了解大模型，这些就是需要了解和熟悉的技术。其中，Alluxio 是一种开源的数据编排技术，主要的作用就是针对分布式存储层性能低下的问题，通过提供分布式内存来加速数据分析；相比Ray也是一个开源统一计算框架，能够实现超多任务的并行执行，以及CPU、GPU计算资源的管理和调度问题。
针对Alluxio 、Ray，Memverge GISMO提供了优化，实现了集群节点之间的数据高效共享问题，主要的技术思路就是通过CXL池化内存中的共享方式，避免数据的频繁考虑。
如果你正在为延迟等数据访问的性能困扰，其实可以更多了解Memverge GISMO。
（更多技术细节参见“赵玥演讲视频”，欢迎扫码注册观看）。
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