XGMI over Ethernet
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1. 3 秒看懂
XGMI over Ethernet 是 AMD 把 GPU 內部互聯協議 XGMI 的“語言”直接搬到乙太網路上說話，讓不同伺服器的 GPU 可以像在同一臺機器裡那樣直接讀寫彼此視訊記憶體，用標準交換器替代昂貴專有交換器，將 AI 叢集從單機 8 卡強行拉大到幾百上千卡。
2. 3 分鐘產業解釋
在生成式 AI 大型模型動輒需要數千塊 GPU 協同計算的今天，單臺伺服器內能塞進的 GPU 數量總會觸達物理極限——供電、散熱、主機板面積都有限。因此，業界把叢集拆分為“機內 Scale‑up”（垂直擴充套件）和“機間 Scale‑out”（水平擴充套件）兩層。機內多卡通過 NVLink、Infinity Fabric 等高速專用匯流排通訊，機間則長期依賴 InfiniBand 或標準乙太網路承載 RDMA 通訊。問題在於，機內匯流排擁有極低延遲和豐富的原子操作語義（例如 GPU 可以直接對遠端視訊記憶體做“比較‑交換”而不喚醒 CPU），而普通乙太網路上的 RoCE v2 只是把記憶體區域搬來搬去，缺少 GPU 原生語義，每一次跨節點協作都需要軟體棧在中間翻譯，翻譯過程帶來數十微秒的額外開銷，並吃掉大量 CPU 週期。
AMD 的 XGMI over Ethernet 試圖把這個翻譯層砍掉。它的思路是：將 Infinity Fabric 協議中 XGMI 子協議的事務層——包括視訊記憶體原子操作、快取一致性探聽、地址翻譯請求——原樣封裝進乙太網路幀，並藉助新一代 SmartNIC 或 GPU 內建的乙太網路 MAC 直接傳送到交換器。對於網路裝置而言，這些幀仍然是合法的乙太網路幀，但對於 GPU 和 ROCm 執行時來說，遠端 GPU 視訊記憶體就像掛在另一條 Infinity Fabric 鏈路上一樣，訪問方式與訪問本機第 5∼8 號 GPU 幾乎沒有區別。這樣，開發者在編寫分散式運算元時不用區分“這是 RDMA 寫，那是 XGMI 原子加”，系統軟體也省掉了把 GPU 語義先轉成 Verbs 操作再轉回 GPU 執行的來回翻譯。
產業層面，XGMI over Ethernet 承載著 AMD 在 AI 互連領域“開放反擊封閉”的戰略意圖。輝達的垂直體系通過 NVSwitch＋InfiniBand/Spectrum‑X 鎖定了從晶片到光模組的完整價值鏈；AMD 則聯合 Broadcom、思科、微軟、Meta 等公司，依託 Ultra Ethernet Consortium (UEC) 制定的開放乙太網路標準，希望用“XGMI 語義＋標準交換器”的組合，把 AI 叢集的 Scale‑out 網路推向成本更低、供應商更多的開放生態。這既是技術路線的競爭，也是 AI 基礎設施供應鏈話語權的爭奪。對於終端使用者來說，如果 XGMI over Ethernet 能兌現其設計目標，他們就可以用更通用的 400G/800G 交換器和光模組組建大規模 GPU 叢集，並在一家網路裝置商供貨緊張時無縫切換到另一家，這是當前高度封閉的 InfiniBand 生態難以給出的靈活性。
3. 技術原理
3.1 協議棧對映：把 Infinity Fabric 搬到 MAC 之上
Infinity Fabric 是 AMD 片內、片間和機內互連的統一協議，跨 CPU、GPU、FPGA 和 SmartNIC。XGMI（Inter‑GPU Global Memory Interconnect）是該協議內專門服務於 GPU 直連的子集，支援請求者發起共享虛擬記憶體訪問、原子操作、同步原語及有序寫。XGMI over Ethernet 的精髓在於保留 XGMI 事務層（Transaction Layer），將物理層和鏈路層替換為標準乙太網路 PHY/MAC＋PCS，再加上一個極薄的“XGMI‑over‑Ethernet 適配層”。
適配層完成三個核心工作：
- XGMI 事務封裝：將 XGMI 的請求包（如 64 位元組原子比較交換指令、1 位元組快取探聽指令等）直接作為乙太網路幀的淨荷，幀型別置為專屬 EtherType（由 IEEE 註冊或 UEC 定義），以便交換器識別並劃入無損流量類別。
- 地址路由與翻譯：GPU 的虛擬地址需要在乙太網路頭中轉換為目標節點的 MAC 地址和佇列對 (QP) 號。AMD 利用 Infinity Fabric 自帶的系統地址對映表，在 SmartNIC 或 GPU 的 IO 叢集內完成虛擬地址到遠端物理視訊記憶體地址的翻譯，並附加必要的一致性狀態（MESI 變體），從而使遠端 GPU 可以就地處理請求，不產生額外缺頁中斷。
- 可靠傳輸與擁塞控制：乙太網路天然不可靠、有丟包。XGMI over Ethernet 通過鏈路層重傳和端到端信用量 (Credit) 機制實現無損傳輸，底層可配合優先順序流控 (PFC) 和顯式擁塞通知 (ECN)，但不把希望完全寄託於 PFC，而是由適配層在檢測丟包時快速發起選擇性重傳，避免整條鏈路反壓擴散。這有別於傳統 RoCE 強烈依賴 PFC 的 Go‑Back‑N 重傳範式。
3.2 與 RoCE v2 的本質區別
RoCE v2 是將 InfiniBand 傳輸層的 Verbs 介面對映到 UDP/IP 上，它的原語是 SEND、WRITE、READ、ATOMIC 等 RDMA 操作，且必須經過使用者態 Verbs 庫和網絡卡韌體的翻譯才能轉化為實際的 PCIe 請求。XGMI over Ethernet 則繞過了 Verbs 這一層，直接將 GPU 內部匯流排的記憶體讀寫指令打包，不依賴 IP/UDP 頭，甚至不經過標準的 RDMA 子系統，因此資料路徑更短，軟體棧開銷更小。具體差異可歸納為：
| 維度 | RoCE v2 (AI 常用) | XGMI over Ethernet |
|---|---|---|
| 原語粒度 | RDMA Verbs (SEND/WRITE/READ/ATOMIC) | Infinity Fabric 原生記憶體操作、原子操作、快取探聽 |
| 協議棧 | 乙太網路 > IP > UDP > IB Transport > Verbs | 乙太網路 > 極簡適配層 > XGMI 事務層 |
| CPU 干預 | 每次通訊需要 CPU 提交 WQE 到網絡卡 | GPU 直接向 NIC 提交 XGMI 請求，CPU 零干預 |
| 記憶體語義 | 需對映為 MR (記憶體區域)，不支援精細的快取一致性 | 全域性虛擬記憶體共享，支援快取一致性協議 |
| 延遲參考（節點間） | 約 3−10 µs（經過核心旁路） | 設計目標 < 2 µs（AMD 2024 技術分享估算，未見於產品） |
3.3 資料面實現路徑
以一次跨節點 GPU 原子加操作為例：
- GPU X 的計算單元執行
atomicAdd(dest_addr, value)，該指令通過 GPU 內部互連到達本地 Infinity Fabric 路由器。 - 路由器查詢系統地址對映表，發現
dest_addr位於節點 Y 的 GPU Z 視訊記憶體。 - 本地路由器將 XGMI 原子加請求打包為乙太網路幀，填入目標 GPU Z 對應的 MAC 地址和佇列 ID，並通過內建 400G 乙太網路埠或直接連線 Pensando DPU 傳送。
- 乙太網路交換器根據幀頭優先順序將其送入高速無損佇列，逐跳轉發至節點 Y。
- 節點 Y 的 NIC 識別 EtherType，將幀淨荷直接上傳至 GPU Z 的 IO 叢集，GPU Z 內部執行原子加，完成後返回確認幀。 整個過程沒有 CPU 核參與地址翻譯，沒有 MR 註冊，沒有 Verbs 呼叫，平均延遲理論上接近機內 XGMI 加上網纜傳播時間之和。
3.4 與 UEC 的關係
Ultra Ethernet Consortium 致力於為 AI 和 HPC 建置下一代開放乙太網路傳輸協議，其核心是將“多路徑、分組噴灑、靈活排序、本質無損”等特性融入乙太網路。XGMI over Ethernet 在物理與鏈路層完全相容 UEC 規範，AMD 是 UEC 創始成員，計劃將 XGMI 語義作為 UEC 協議棧中的一種“上層訊息型別”使用。這意味著 XGMI over Ethernet 既是 AMD 私有的 Infinity Fabric 擴充套件，又在力圖成為 UEC 生態中的標準範例，以此換取更多網路廠商的主動適配。
4. 關鍵引數
截至 2025 年 4 月，AMD 尚未對 XGMI over Ethernet 釋出正式產品規格書，以下引數基於 AMD 技術峰會、UEC 白皮書、Pensando 產品資料及產業對照整理，部分為業界合理推估，已標明出處。
- 埠速率：AMD 已量產的 Pensando Pollara 400 DPU 可提供 2×400G 乙太網路埠（2024 年 Q2 釋出，來源：AMD 官方新聞稿）。符合 UEC 的下一代 GPU 平台（代號 MI350 系列）有望整合 800G 乙太網路埠，對應單埠 800 GbE 或 2×400 GbE 鏈路聚合（來源：AMD Advancing AI 2024 大會演示）。
- 鏈路頻寬效率：乙太網路開銷約 3%−5%，XGMI 適配層額外增加約 1−2% 封裝開銷，有效頻寬利用率設計目標 >90%（來源：UEC 1.0 規範公開描述；AMD 未公佈）。
- 單跳延遲：機內 Infinity Fabric 3.0 鏈路延遲典型值約 50−100 ns（來源：AMD 官方技術文件）。加入 400GBASE‑DR4 光模組及交換器的跨節點額外延遲約 1−2 µs，AMD 在 2023 年 ISC 上期望 XGMI over Ethernet 端到端延遲可壓縮至 2 µs 以內，公開資料未見最終實現資料。
- GPU 直連規模：乙太網路交換器單晶片可提供 51.2 Tb/s 吞吐（Broadcom Tomahawk 5 系列，2023 年量產），理論上可支援數萬 GPU 的組網。XGMI over Ethernet 不引入特殊拓撲限制，因此擴充套件性與標準乙太網路一致，預計單叢集可擴充套件至 32 000+ GPU（來源：UEC 願景檔案）。
- 原子操作吞吐：XGMI 原生支援每秒數十億次原子操作，對映到網路後受限於乙太網路線速，400G 埠理論可承載約 625 Mops/s（每操作 64 位元組），800G 則為 1.25 Gops/s。
- 功耗：Pensando Pollara 400 DPU 典型功耗 25 W（來源：AMD）。整合進 GPU package 的網路 IO 模組功耗則融入 GPU 整板 TDP，公開資料未見單獨揭露。
上述引數的具體產品落點強烈依賴隨 MI350 系列釋出的 DPU 或互聯版本，屆時 AMD 可能啟用“Infinity Fabric over Ethernet”等更確切的產品名。
5. 技術路線
5.1 AMD 互連架構演進
- 2020−2023 年（CDNA2/CDNA3）：機內 GPU 互連採用 8 路全互聯 XGMI（如 MI250X 的 400 GB/s 累計頻寬），機間 Scale‑out 依賴外部 RoCE v2 網絡卡或 InfiniBand，通訊庫 RCCL 通過 Verbs 介面呼叫。此階段本質上仍是“XGMI 對內，RDMA 對外”的雙重語義，軟體棧需做大量轉換。
- 2024 年（CDNA3+，Pensando 深度整合）：AMD 推出 Pensando Pollara 400 DPU，首次實現“GPU 可通過 DPU 直接發出帶有 Infinity Fabric 標記的網路包”的硬體原型。在 2024 年 10 月“Advancing AI”大會上，AMD 預告下一代 Instinct MI350 系列（基於 CDNA4 架構）將內建符合 UEC 的乙太網路 I/O 模組，並支援“Native Infinity Fabric over Ethernet”。儘管 AMD 未在公開市場中使用“XGMI over Ethernet”這一完整短語，但其首席架構師在對媒體問答中解釋，這實質上是把 XGMI 事務層平滑延伸至網路。（來源：AMD 官方部落格及 AnandTech 2024 年 10 月報道）
- 2025 年及以後（CDNA4/CDNA5）：預計 MI355X 及後續 GPU 將出廠即支援 XGMI over Ethernet 作為第一等使用者態互聯，ROCm 6.x 集合通訊庫 (RCCL) 會原生支援
ncclXGMI類傳輸層。同時，AMD 與合作廠商進行 800G 端到端演示，推動 UEC 1.1 規範吸納更多 GPU 記憶體語義。
5.2 產業路線圖協同
XGMI over Ethernet 的成熟並非 AMD 一方之功。Broadcom 的 Jericho3‑AI Fabric 乙太網路交換方案（2024 年 Q3 出樣）已強調對“GPU 直接記憶體訪問”增強支援；思科 Silicon One G200 系列（2025 年初）在混合排程方面預留了與 Infinity Fabric 協同的介面；雲端廠商如微軟 Azure 也公開表示將在其 AI 叢集中測試基於 UEC 的定製網路協議。整體看，2025−2026 年是這項技術從實驗室走向生產環境的關鍵視窗。
6. 上游
XGMI over Ethernet 的實現需要從上到下包括半導體 IP、交換晶片、光/銅互連、以及高效能 PCB/基板。以下梳理上游關鍵節點與相關廠商（基於 2024−2025 年公開財務報告和行業研究）。
6.1 高速乙太網路交換晶片
交換晶片是 Scale‑out 網路的核心，XGMI over Ethernet 要求交換器能夠識別並優先排程特定的 EtherType 流。主要玩家：
- Broadcom：Tomahawk 5（51.2 Tb/s）和 Jericho3‑AI 系列支援深度緩衝區與 AI 調優，產品截至 2025 年 Q1 已被多個 AI 叢集採用。根據 Dell’Oro Group 2024 年 Q3 報告，Broadcom 在資料中心乙太網路交換晶片（按埠速率計）份額超過 70%（口徑為 400G 及以上）。
- 思科：Silicon One 系列統一架構，G200 和 G202 晶片面向 AI 後端網路，2025 年初已向 Meta 等客戶送樣（來源：思科 2024 年財報電話會議）。
- Marvell：Teralynx 10 系列（51.2 Tb/s）於 2024 年量產，強調低延遲和精細流控，公開資料未見明確面向 XGMI 適配的宣告，但驅動層面已與 AMD ROCm 實現基礎互操作。
- 國內廠商：雲端脈芯聯、盛科等推出 400G/800G AI 交換晶片，產能和份額尚小，但在 Hyper‑scale 客戶的引入測試中。
6.2 光模組與銅纜
800G 光模組和 400G/800G DAC/AOC 是物理層的主要消耗品。AI 叢集對光模組的需求爆發拉動上游元件如 EML、VCSEL 雷射器、DSP 晶片。
- 光模組方面，中際旭創、Coherent、新易盛等在 2024 年 800G 出貨全球領先，根據 LightCounting 2024 年 7 月報告，AI 用 800G 光模組 2024 年全球出貨量預計達 1500 萬隻以上（口徑包含所有網路型別）。
- 高速電纜（DAC）方面，安費諾、泰科、立訊精密是主要供應商，400G DAC 在叢集架頂交換至伺服器的最末端 3 米內佔主導。
6.3 SmartNIC/DPU 與 FPGA
XGMI over Ethernet 的適配層可在 GPU 片內 IO Die 或獨立 DPU 上實現。AMD 自有 Pensando 路線被認為是首選載體，但理論上其他具備可程式設計包解析能力的 SmartNIC 也可通過韌體升級支援。上游 FPGA 廠商如賽靈思（現屬 AMD）、Altera（英特爾）提供硬體加速 IP，使第三方的 NIC 具備定製 EtherType 解析能力。
6.4 製造與封裝
GPU 內整合多路高速 SerDes 對晶圓製造和先進封裝提出更高要求。台積電 CoWoS‑L 封裝（2024 年產能擴充至 3.5 萬片/月，來源：台積電 2024 年 Q3 法說會）是 MI300X 及未來 MI350 系列的核心封裝技術；同時，乙太網路 SerDes 通常需要 5 nm/4 nm 工藝，主要由台積電、三星代工。EDA 工具方面，新思科技和 Cadence 提供面向 Infinity Fabric 和乙太網路融合模擬的工具鏈。
7. 下游
7.1 超大規模雲端服務商
- 微軟 Azure：已大規模部署 MI300X 用於內部應用，公開資料顯示其正在評估基於 Infinity Fabric over Ethernet 的跨節點 GPU 記憶體池化方案，以降低 GPT‑like 推論的 KV 快取成本（來源：微軟 2024 年 Build 大會演示）。
- Meta：作為 UEC 創始成員，其 Grand Teton 平台在設計上預留了對開放乙太網路互連的支援，XGMI over Ethernet 可成為其自研硬體的備選互連方案。
- Oracle Cloud：首個宣佈 MI300X 例項的雲端廠商，在 AI 叢集內使用 RoCE v2，但已表達對更高頻寬和更低延遲跨節點互連的興趣（來源：Oracle 2024 年 9 月投資者簡報）。
7.2 大型企業 AI 訓練/推論叢集
OpenAI、Anthropic、Elon Musk 的 xAI 等均自建數萬卡 GPU 叢集，它們對 GPU 互連的成本異常敏感。如果 XGMI over Ethernet 能夠以更低總擁有成本（TCO）提供接近 InfiniBand 的通訊效率，則可能成為其下一代叢集 Scale‑out 網路的選項。目前這些企業以輝達 H100/B200 叢集為主，AMD GPU 佔比尚低，因此 XGMI over Ethernet 的大規模落地仍有待 AMD 在 AI 晶片市佔率上取得突破。
7.3 HPC 與國家級實驗室
美國橡樹嶺、勞倫斯利弗莫爾等國家實驗室的 Frontier（全球首個 Exa 級超算）採用 Infinity Fabric 機內互聯，但機間使用 HPE Slingshot（基於乙太網路）。若 XGMI over Ethernet 成熟，未來 E 級超算可進一步融合機內與機間協議，減少通訊庫轉換成本，提升應用實際利用效率。
8. 受益公司
以下分析基於公開產業邏輯，不構成任何投資建議，亦非對任何公司的推薦或評等。
- AMD：作為 XGMI over Ethernet 的發起者和主要推動者，若該技術獲得雲端商青睞，將提升其 GPU 平台的系統競爭力和每 GPU 網路附屬價值，並帶動 Pensando DPU 銷售。
- 乙太網路交換晶片廠商：Broadcom、思科、Marvell 等將直接受益於 AI 叢集 Scale‑out 網路從專有向乙太網路的遷移。每一臺新增的 AMD GPU 伺服器都可能拉動線速 800G 交換晶片埠需求。
- 光模組及電纜供應商：中際旭創、Coherent、新易盛等，在 800G 乃至未來 1.6T 光模組的出貨有望隨乙太網路 AI 互連滲透率上升而擴大。根據 LightCounting 2024 年報告，AI 叢集光模組支出 2023−2028 年複合年均增長率約 40%（口徑為所有 AI 網路），若 XGMI over Ethernet 推動 AMD GPU 份額增加，將進一步刺激獨立光模組需求。
- SmartNIC/DPU 廠商：AMD Pensando 與 NVIDIA BlueField 呈競爭態勢。XGMI over Ethernet 可能會創造“GPU 原生網路”這一新類別，使具備可程式設計解除安裝引擎的 DPU 成為除網絡卡晶片外的另一個高價值增長點。
- UEC 生態系統成員：英特爾、微軟、Meta、惠企等可藉助 XGMI over Ethernet 推進開放互聯標準，降低對輝達互連的依賴，受益於整個生態的繁榮。
9. 市場規模
XGMI over Ethernet 作為一種尚未獨立出貨的互連技術，公開市場並無對其的單獨財務預測。但可以從其所屬的“AI Scale‑out 網路”與“機間 GPU 互連”市場推斷潛在空間。
- AI 後端網路市場：根據 650 Group 2024 年 Q2 釋出的《AI/ML Networking Report》，2024 年全球 AI 後端網路裝置（含乙太網路交換器、InfiniBand 交換器、網絡卡、DPU）市場規模約為 92 億美元，預計 2028 年將擴大至 254 億美元（口徑為廠商出貨額，包含 InfiniBand 和乙太網路）。其中，乙太網路營收佔比預計從 2024 年的 35% 升至 2028 年的 55%，主要驅動力正是 UEC 等開放生態系統以及 AMD、英特爾等非輝達 GPU 對乙太網路互連的倚重。
- AI 光模組市場：LightCounting 在 2024 年 9 月報告指出，用於 AI 叢集內部互連（後端網路）的光模組市場規模 2024 年約 27 億美元，2028 年有望達到 110 億美元（口徑包含 400G/800G/1.6T 所有速率）。XGMI over Ethernet 的普及將拓寬乙太網路光模組在 GPU 直接互連中的用量，抵消 InfiniBand 專用光模組的部分份額。
- GPU 互連潛在 TAM：假設到 2027 年 AMD Instinct 系列在 AI 訓練 GPU 市場達到 15–20% 的出貨量份額（來源：公開資料未見確定性預測，此處為產業推估），其 Scale‑out 互連所需的網路埠至多可達 200 萬端口，按平均售價 500 美元（800G 交換埠＋模組）計，關聯市場可至 10 億美元級別。該推算僅作規模示意，實際情況隨行業格局變化。
需要強調的是，以上所有資料均為相關市場的整體規模，並非 XGMI over Ethernet 本身確認的財務營收，也不代表任何公司的未來表現。
10. 玩家對比
10.1 對比架構
選擇與 AMD 同處 GPU Scale‑out 互連賽道的直接替代方案進行對比：輝達 NVLink over InfiniBand/Spectrum‑X，以及英特爾 Gaudi 系列採用的通用乙太網路 RoCE。對比維度聚焦協議原生性、軟體生態、部署成本和開放度。
10.2 方案詳細對照
| 特徵 | AMD XGMI over Ethernet | NVIDIA NVLink + Quantum IB / Spectrum‑X Ethernet | Intel Gaudi 系列乙太網路 |
|---|---|---|---|
| 機內互連 | Infinity Fabric XGMI (8 路全互聯，900 GB/s 對分頻寬，MI300X) | NVLink 4.0/5.0 (900 GB/s H100, 1.8 TB/s B200) | 內部專用匯流排 (24×100G 乙太網路埠等價) |
| 機間原生語義 | XGMI 原子、快取一致性探聽 | NVLink — 通過 InfiniBand 原子操作近似；乙太網路僅 RDMA | 侷限於 RDMA Verbs；無 GPU 記憶體語義 |
| 交換器 | 標準 400G/800G 乙太網路交換器 | Quantum IB 專有交換器 (Quantum‑X800)；或 Spectrum‑X 乙太網路交換器配軟體 | 標準乙太網路交換器 |
| 網路延遲目標 | <2 µs (設計目標) | Quantum IB: ~1.0 µs (ConnectX‑7); Spectrum‑X: ~3.5 µs (NVIDIA 官方) | ~3–5 µs (Gaudi 3 資料, 來源: Intel 2024 白皮書) |
| 單埠速率 | 400G/800G (規劃) | NDIB 400G (Quantum‑2), 800G Quantum‑X800 | 400G (Gaudi 3) |
| 擁塞控制 | 適配層信用量 + PFC/ECN | IB: 信用量鏈路級；Spectrum‑X: 自定義擁塞控制 + PFC | 標準 PFC/ECN |
| 開放生態 | UEC 開放規範，可多供應商 | 端到端閉源，僅 NVIDIA 交換器和 ConnectX 網路介面卡 | 乙太網路開放，但 GPU 規模小 |
| 軟體生態成熟度 | 早期，ROCm RCCL 尚在適配 | 極度成熟，NCCL 深度最佳化，無縫對接所有主流架構 | 依賴 Intel oneAPI 和通用庫，生態尚在追趕 |
10.3 優劣勢小結
AMD XGMI over Ethernet 的突出優勢在於以開放乙太網路標準承載原生 GPU 記憶體語義，有望同時降低硬體鎖定風險和網路裝置採購成本。主要劣勢是軟體成熟度和實際部署案例遠遜於輝達，ROCm 生態中大量的集合通訊最佳化和運算元實現尚不能像 CUDA 那樣“開箱即得”。輝達 Spectrum‑X 雖也基於乙太網路，但它需要搭配專屬的 BlueField DPU 和軟體，並不支援第三方交換器，本質上仍屬半封閉；其效能調優非常優秀，但使用者議價能力弱。英特爾 Gaudi 走純標準乙太網路線，缺少 GPU 記憶體語義加速，在千卡以上大型模型訓練中集合通訊效率相對偏弱，更多依靠並行策略掩蓋。
11. 風險
11.1 效能兌現風險
XGMI over Ethernet 的核心賣點是延遲和原生語義。如果最終產品無法將跨節點延遲控制在 2 µs 以內，或原子操作吞吐大幅下降，使用者仍會保留 InfiniBand 或標準 RoCE 方案。AMD 在 2024 年的原型演示