KAIST cho biết nhóm của giáo sư Jung Myung-soo thuộc Khoa Kỹ thuật Điện và Điện tử, cùng Panmnesia và Meta, đã công bố một bài tổng quan trên tạp chí quốc tế Nature Reviews Electrical Engineering (NREE), đề xuất kiến trúc trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới dựa trên chuẩn CXL.

Theo KAIST ngày 9/9/2026, nghiên cứu tập trung vào việc dùng CXL (Compute Express Link) để kết nối CPU, bộ gia tốc AI và bộ nhớ thành một hệ thống thống nhất, sau đó mở rộng mô hình này ra quy mô toàn bộ trung tâm dữ liệu. CXL là chuẩn quốc tế cho phép liên kết và chia sẻ tài nguyên tính toán tốc độ cao giữa CPU, bộ gia tốc và bộ nhớ.

Nhóm nghiên cứu nhận định các tác vụ AI ngày càng cần đồng thời hàng nghìn bộ gia tốc. Tuy nhiên, khi số lượng bộ gia tốc tăng lên, độ trễ truyền dữ liệu giữa các thiết bị cũng có thể tăng theo, làm suy giảm hiệu năng tổng thể. Vì vậy, công nghệ kết nối hiệu quả giữa bộ gia tốc và bộ nhớ đang trở thành yếu tố ngày càng quan trọng.

Khác với trung tâm dữ liệu truyền thống, nơi nhiều máy chủ được nối với nhau qua mạng để xử lý tác vụ, kiến trúc mới giảm ranh giới giữa các máy chủ và tăng mức độ liên kết giữa CPU, bộ gia tốc AI và bộ nhớ. Theo đó, toàn bộ trung tâm dữ liệu có thể vận hành như một máy tính duy nhất.

Hiện nay, các công nghệ như NVIDIA NVLink và UALink cũng hỗ trợ kết nối tốc độ cao giữa nhiều bộ gia tốc, nhưng chủ yếu trong phạm vi một rack máy chủ. Trong khi đó, nhóm nghiên cứu mở rộng mô hình này bằng cách dựa trên CXL để kết nối không chỉ bộ gia tốc mà cả CPU và bộ nhớ, đồng thời triển khai trên quy mô toàn trung tâm dữ liệu.

Theo nhóm nghiên cứu, kiến trúc đề xuất có thể kết nối tối đa 960 bộ gia tốc trong một miền liên kết, lớn gấp khoảng 13 lần so với rack dựa trên NVLink hiện nay. Nhóm cũng phân tích rằng độ trễ truyền dữ liệu có thể giảm từ cấp độ micro giây (µs) của kiến trúc dựa trên mạng xuống còn vài trăm nano giây (ns).

Kiến trúc này cũng được kỳ vọng nâng hiệu quả khai thác tài nguyên tính toán. CPU, bộ gia tốc AI và bộ nhớ có thể được tách thành các tài nguyên độc lập để kết nối linh hoạt, qua đó chỉ cần thay thế riêng bộ phận gặp sự cố hoặc phân bổ lại tài nguyên tính toán và bộ nhớ nhàn rỗi cho các tác vụ khác.

Giáo sư Jung Myung-soo, đồng thời là CEO của Panmnesia, cho biết khi quy mô AI tiếp tục mở rộng, năng lực kết nối nhanh và hiệu quả giữa số lượng lớn bộ gia tốc và bộ nhớ sẽ trở thành yếu tố then chốt. Theo ông, ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc đưa ra một hướng đi cho hạ tầng AI thế hệ mới, trong đó toàn bộ trung tâm dữ liệu có thể vận hành như một hệ thống tính toán thống nhất dựa trên CXL.