AI芯片设计系列四:主流 AI 芯片的 PCIe 接口规格对比分析报告

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作者：微信文章
以下是主流 AI 芯片的 PCIe 接口规格对比分析，结合技术演进（如 PCIe 3.0 到 6.0）和典型产品（如英伟达 H100、华为昇腾 910、寒武纪思元系列等）展开：一、PCIe 接口技术基础

PCIe 版本	数据速率（GT/s）	带宽（16-lane 双向，GB/s）	调制格式	编码方式	典型应用
PCIe 3.0	8	32	NRZ	128b/130b	早期 AI 推理卡（如英伟达 P40）
PCIe 4.0	16	64	NRZ	128b/130b	中端 AI 训练 / 推理（如华为昇腾 310）
PCIe 5.0	32	128	NRZ	128b/130b	高端 AI 芯片（如英伟达 A100 PCIe 版、英特尔 Habana Gaudi2）
PCIe 6.0	64	256	PAM4	1b/1b（Flit 模式）	下一代 AI 芯片（尚未大规模商用，需 FEC 支持）

调制格式：PCIe 3.0-5.0 采用NRZ（单比特调制，信号清晰但带宽有限），PCIe 6.0 引入PAM4（四电平调制，带宽翻倍但对噪声更敏感，需轻量级 FEC 纠错）。带宽计算：带宽 = 数据速率 × lane数 × 2（双向） ÷ 8（字节转换），如 PCIe 5.0 x16 为 32×16×2÷8=128GB/s。

二、主流 AI 芯片 PCIe 规格对比

1. 英伟达 H100（PCIe 版）

PCIe 版本：Gen 5数据速率：32GT/s带宽：128GB/s（x16 lane）调制格式：NRZ（PCIe 5.0 未采用 PAM4）特点：

支持 PCIe Gen 5，兼容现有数据中心基础设施，功耗相对 SXM 版更低（300-350W vs SXM 版 700W）。与 SXM 版（NVLink 900GB/s）相比，PCIe 带宽较低，适合中小规模 AI 推理或对成本敏

感的训练场景。

2. 华为昇腾 910

PCIe 版本：Gen 4（部分型号）/ Gen 5（最新迭代）数据速率：16GT/s（Gen 4）或 32GT/s（Gen 5）带宽：64GB/s（Gen 4 x16）或 128GB/s（Gen 5 x16）调制格式：NRZ（Gen 4/5）特点：

采用自研互连技术（如与昇腾 AI 集群的高速互联），PCIe 接口主要用于与服务器 CPU 或外设通信，保障异构计算协同。注重国产化生态，PCIe 规格与国际主流同步，支持大规模数据中心部署。

3. 寒武纪思元 370

PCIe 版本：Gen 4数据速率：16GT/s带宽：64GB/s（x16 lane）调制格式：NRZ特点：

面向边缘和云端推理，PCIe 接口设计平衡性能与成本，支持 x8/x16 lane 灵活配置。与寒武纪硬件平台（如思元算力卡）深度优化，提升端到端 AI 推理效率。

4. 英特尔 Habana Gaudi2

PCIe 版本：Gen 5数据速率：32GT/s带宽：128GB/s（x16 lane）调制格式：NRZ特点：

主打深度学习训练，PCIe Gen 5 提供高带宽，与英特尔至强 CPU 生态无缝对接，支持缓存一致性（ACE 协议），优化异构计算性能。采用 12nm 工艺，功耗控制出色（300W 左右），适合数据中心大规模部署。

三、技术趋势与差异分析

带宽与版本升级：

高端 AI 芯片（如 H100、Gaudi2）已全面采用PCIe Gen 5（32GT/s，128GB/s），满足千亿参数模型训练的海量数据传输需求。下一代芯片（如 H200、昇腾新架构）将逐步过渡到PCIe Gen 6（64GT/s，256GB/s），但需解决 PAM4 调制的噪声和 FEC 集成问题。


调制格式与功耗：

NRZ（PCIe 3.0-5.0）：技术成熟，功耗低，适合当前主流部署；PAM4（PCIe 6.0）：带宽翻倍，但需额外功耗用于信号调理和 FEC，短期内仅在超高端芯片中试点。


应用场景分化：

PCIe 版芯片：兼容现有服务器架构，适合中小规模训练、边缘推理（如昇腾 310、寒武纪思元 370），或对成本敏感的云端推理（如 H100 PCIe 版）。NVLink/SXM 版芯片：（非 PCIe 接口，但常与 PCIe 对比）提供超高速芯片间互联（如 H100 SXM 版 NVLink 900GB/s），专为大规模集群训练（如 DGX 超级计算机）设计，功耗和成本更高。


国产化与生态：

华为昇腾、寒武纪等国产芯片在 PCIe 规格上与国际接轨（Gen 4/5），同时强化自研互连（如昇腾的 CANN 架构、寒武纪的 MLU-Core），提升异构系统性能。

四、总结

芯片	PCIe 版本	带宽（GB/s）	调制格式	优势场景
英伟达 H100 PCIe	Gen 5	128	NRZ	中小规模训练、成本敏感型推理
华为昇腾 910	Gen 4/5	64/128	NRZ	国产化数据中心、异构计算协同
寒武纪思元 370	Gen 4	64	NRZ	边缘推理、低功耗云端推理
英特尔 Gaudi2	Gen 5	128	NRZ	深度学习训练、英特尔生态集成

未来，AI 芯片的 PCIe 接口将向更高带宽（Gen 6）、更高效调制（PAM4+FEC）、更深度的异构协同发展，同时兼顾国产化生态与国际技术迭代，满足从边缘到云端的多样化 AI 计算需求。