AI时代的PCIe技术革新：Retimer、iRedriver与Switch如何重塑数据中心架构

在人工智能浪潮的推动下，数据中心架构正经历从单机箱CPU+GPU模式向机架/行级XPU中心化、IO小芯片化的深刻转型。PCIe（PCI Express）技术作为连接计算、存储、网络资源的核心协议，为满足AI场景对高带宽、低延迟、复杂拓扑的需求，加速了代际迭代与功能升级。Retimer（重定时器）、iRedriver（智能重驱动器）与Switch（交换机）作为PCIe生态的关键器件，不仅解决了高速传输中的信号完整性、传输距离等核心挑战，更成为支撑AI规模化部署的“基石”。本文将基于PCI-SIG 2025年技术研讨会核心内容，深入解析PCIe技术演进、三类关键器件的技术特性与差异、应用场景及未来趋势，还原AI时代PCIe架构革新的完整图景。

一、PCIe技术：AI时代的数据中心连接基石 1. 技术演进与核心优势

PCIe协议自诞生以来已走过20余年历程，凭借三大核心优势成为行业最普及的开放标准：一是成熟且普及的生态系统，工具、IP、测试设备一应俱全， 互操作性与合规性经过长期验证；二是完备的前后向兼容性，PCI-SIG的合规测试确保新老设备无缝对接；三是高速低延迟与可扩展带宽，通过速率提升与端口分叉（bifurcation）配置，满足不同场景的性能需求。

从技术路线图来看，PCIe带宽每三年翻倍的节奏持续兑现：2025年末，PCIe 5.0技术已走向成熟，PCIe 6.0进入规模化部署阶段，PCIe 7.0规范正式定稿（芯片与测试设备研发同步推进），而PCIe 8.0的预研工作已启动。其中，PCIe 7.0实现了128 GT/s每通道的原始速率，x16链路带宽可达512 GB/s，核心技术突破源于PAM4调制与FLIT（Flow Control Unit）编码，配合低延迟前向纠错（FEC）与重试机制，实现了1E-6的误码率（FBER），满足AI场景的高可靠性要求。

2. 市场应用与需求驱动 PCIe的连接能力覆盖数据中心内部与外部场景：内部连接CPU、XPU、SSD、内存及网卡，支撑单机架资源协同；外部则面向机架间互联与AI架构解耦，成为规模化部署的关键增长引擎。其市场细分场景呈现鲜明需求差异：

- 传统服务器/HPC：核心需求包括热插拔（Surprise Add/Remove）、端口分叉与扇出（Fanout），由服务器OEM主导功能定义； - 存储领域：聚焦NVMe存储支持、端到端通信（Peer-to-Peer）、安全与诊断能力，服务器与存储OEM共同推动技术迭代； - 超大规模数据中心：由云服务提供商（CSP）主导，追求快速上市（Time to Market）、高带宽fabric、多主机支持等特性，节奏远超以往； - 测试基础设施：虽市场规模较小，但为PCIe合规测试提供核心支撑，是生态成熟的关键保障。

AI场景的爆发式增长成为PCIe技术演进的核心驱动力：无论是低延迟敏感的推理工作负载（如自动驾驶、欺诈检测），还是需大规模并行计算的训练工作负载（如大语言模型训练），都对PCIe的带宽、延迟、传输距离提出了更严苛的要求，也直接推动了Retimer、iRedriver与Switch的技术升级。

二、关键器件解析：Retimer、iRedriver与Switch的技术特性与演进 1. 三类器件核心差异与定位 PCIe生态的三类关键器件在协议支持、信号处理、性能表现等方面各有侧重，共同支撑不同场景的连接需求：

Retimer是协议感知型器件，工作于PHY层，核心能力是信号再生与均衡，可重置通道损耗预算，延迟处于低水平（通常10ns左右），功耗中等。其具备充足的诊断与遥测功能（如BER监控、电压/温度监测、LTSSM状态跟踪），部署位置灵活，适用于需要延长传输距离且对信号完整性要求高的场景，是PCIe 5.0及以上版本长距离传输的核心选择。 iRedriver是新一代智能重驱动器，属于协议无关器件，不参与PCIe协议交互，仅通过线性放大与均衡（CTLE+模拟FFE）扩展通道余量，延迟最低（亚纳秒级）且功耗极低。与传统Redriver的静态调优不同，iRedriver内置CDR（时钟数据恢复）、子采样器与12位ADC，支持自动链路训练与实时诊断（数字眼图监控、BER检测），可直接驱动光模块，部署灵活度高，尤其适合AI场景中对功耗、延迟、成本敏感的短距离传输需求。 Switch是协议感知型器件，工作于事务层，不仅能再生信号与均衡，还具备风扇输出、多主机互联、端到端通信等复杂功能。其诊断与遥测能力最强，但延迟较高、功耗最大，部署位置需结合系统架构设计，是构建大规模PCIe fabric、支撑多设备协同的核心器件。 2. Switch的演进历程：从基础连接到AI驱动 PCIe Switch的发展历程与数据中心需求变迁高度同步，可分为四个关键阶段： - 早期阶段（2003-2010）：以基础连接为核心，由CPU厂商主导迭代节奏，lane数仅48左右，端口数约5个，无分叉能力，仅支持简单内部路由，QoS功能有限；

- 高性能IO阶段（2010-2016）：受HPC与企业服务器需求驱动，lane数提升至96，支持x16到x8分叉，引入非透明桥接（Non-Transparent bridging）与更高效的128b/130b编码，QoS功能升级；

- 存储导向阶段（2016-2020）：NVMe存储爆发推动技术迭代，lane数增至144，支持x16到x2分叉，可支撑大规模NVMe存储集群，热插拔与稳健的热添加/移除成为核心特性；

- AI驱动阶段（2020至今）：由CSP主导节奏，lane数持续增加，支持高带宽fabric、多主机、端到端通信，引入PAM4调制与前向纠错，适配AI场景的大规模并行与低延迟需求，迭代节奏空前加快。 在现代AI基础设施中，Switch承担三大核心角色：一是Scale In互联，作为CPU、GPU、存储的连接枢纽，支撑低延迟推理工作负载；二是Scale Up互联，构建专用高速网络，满足训练工作负载的GPU间低延迟通信需求；三是存储优化，支撑“Storage Next”架构，让GPU直接发起存储访问，突破DDR/HBM容量限制，实现百万级IOPS。

3. Retimer：信号完整性与长距离传输的核心保障

随着PCIe速率从PCIe 1.0的2.5 GT/s提升至PCIe 7.0的128 GT/s，信号完整性与传输距离成为核心挑战。Retimer通过信号再生与均衡，将失真的高速信号重新整形为清洁信号，同时重置通道损耗预算，成为解决这一问题的关键。

在传输距离扩展方面，Retimer的作用尤为显著：PCIe 7.0在低损耗PCB上无Retimer时，传输距离不足10英寸，而加入1个Retimer后可延长至20英寸；若采用超低损耗PCB，传输距离可进一步扩展至35英寸。在外部连接场景，Retimer集成于线缆连接器形成PCIe AEC（Active Electrical Cable），PCIe 5.0/6.0下可实现6-8米铜缆传输，PCIe 7.0下也能达到3-4.5米。

在光传输领域，Marvel在OFC 2025上演示了全球首个PCIe 6.0光链路方案，通过1个Retimer配合10米光缆，实现16 lane、64 GT/s的协议传输，验证了PCIe跨机架光互联的可行性。

Retimer的应用场景覆盖AI服务器、机架级系统与解耦架构：在GPU基板上，每个GPU配置1个Retimer，优化CPU到GPU的信号传输；在主板上，Retimer靠近PCIe插槽部署，提升扩展卡的信号质量；在背板与线缆中，Retimer则成为延长传输距离、保障信号完整性的核心器件。此外，Retimer还具备丰富的诊断与遥测能力，可监控LTSSM状态、绘制接收端眼图、跟踪单通道状态，为系统维护提供关键数据。

4. iRedriver：AI时代的低功耗低延迟连接新选择

PCIe 7.0及以上版本对功耗与延迟的极致追求，催生了iRedriver这一新器件品类。与传统Redriver的静态调优不同，iRedriver采用全模拟数据路径，集成CTLE、模拟FFE（子UI预/后抽头）与CDR，可自动适配通道特性，无需手动配置；通过12位ADC与MCU实现子采样，支持实时诊断与数字眼图监控，且不干扰PCIe数据传输。

iRedriver的核心优势在于“低功耗、低延迟、低成本”：功耗仅为传统Retimer的一小部分（亚瓦级 vs 10瓦级），延迟低至亚纳秒级（远低于Retimer的10ns+），尺寸与成本也更具优势。同时，其协议无关特性使其不仅适用于PCIe，还可支持其他高速协议，部署灵活性极高。

在AI基础设施中，iRedriver的应用场景包括：芯片间互联（当PCB长度超过PCIe 7.0最大距离时，提供50%链路余量提升）、背板与扩展卡连接（多连接器场景下优化链路预算）、XPU间铜缆互联（配合DAC线缆实现低延迟连接）、光模块驱动（与iTIA配合，支撑光链路的链路训练与诊断）。值得注意的是，PCI-SIG正在推进DirectDrive ECR规范，旨在实现无Retimer的长距离传输，而iRedriver正是这一规范的核心支撑器件。 三、技术挑战与解决方案：信号完整性与硅片的双重优化 PCIe速率的持续提升，需要信号完整性与硅片技术的协同突破：

在通道优化方面，随着速率提升，插入损耗、回波损耗、串扰等问题愈发突出。解决方案包括采用更高等级的PCB（如超低损耗Megatron 8材质）、新型连接器设计与先进材料，同时PCIe 6.0/7.0规范引入光学友好ECN，支持光链路部署；Retimer的最大部署数量从2个增加至4个，iRedriver的引入进一步扩展了链路预算优化空间。 在硅片优化方面，PCIe从传统架构转向ADC-based DSV架构，发射端与接收端采用更复杂的均衡技术（如PCIe 5.0/6.0的3抽头FFE、PCIe 7.0的4抽头FFE），PLL带宽提升与抖动管理技术升级，保障了高速信号的稳定性；FLIT模式与低延迟FEC/重试机制结合，在实现1E-6误码率的同时，满足AI场景的可靠性要求（Fit目标）。 四、关键技术对比：链路训练与器件权衡 1. 链路训练的核心差异 Retimer与iRedriver的链路训练机制存在本质区别：Retimer作为PCIe协议感知器件，深度参与PHY层交互，通过LTSSM（链路训练与状态机）与根复合体、端点或Switch协同，在带内完成均衡参数调整与信号优化；而iRedriver采用带外管理模式，通过CMIS-LT协议与PCIe设备的固件通信，基于子采样器估算通道脉冲响应，自动优化自身CTLE/FFE参数，甚至建议Host 端FFE配置，完成局部链路优化后，再移交PCIe端到端链路训练。这种模式既保证了链路质量，又避免了协议依赖，实现了低延迟与灵活性的平衡。 2. 器件选择的核心权衡 Retimer与iRedriver并非替代关系，而是互补关系：Retimer的优势在于协议原生支持、更高的传输距离与更全面的信号重置能力，适合开放系统、长距离传输等场景；iRedriver则在低功耗、低延迟、低成本与协议无关性上表现突出，适合封闭系统、短距离互联、AI scale-up/scale-out等对功耗和成本敏感的场景。Switch则专注于大规模fabric构建，支撑多设备协同与复杂拓扑，是规模化部署的核心枢纽。 从关键指标权衡来看，Retimer在“传输距离”与“PCIe协议兼容性”上占优，iRedriver则在“功耗”“延迟”“尺寸成本”“部署灵活性”上更具优势，两者共同覆盖了AI数据中心从短距离互联到长距离传输的全场景需求。 五、总结与未来展望

AI时代的数据中心架构革新，将PCIe技术推向了新的高度。Retimer、iRedriver与Switch作为核心连接器件，分别以“信号完整性与长距离”“低功耗低延迟”“大规模拓扑支撑”为核心优势，共同构建了PCIe生态的多元化解决方案。PCIe 7.0的落地与PCIe 8.0的预研，叠加PAM4、FLIT、ADC-based架构等技术突破，持续推动带宽翻倍与性能升级；而DirectDrive ECR等规范的推进，将进一步释放iRedriver的潜力，实现无Retimer的长距离传输。

未来，PCIe技术将继续围绕AI场景的核心需求迭代：带宽将持续提升以支撑更大规模的并行计算，延迟与功耗将进一步优化以适配边缘AI与高密度部署，协议无关性与多协议支持将增强生态灵活性。Retimer、iRedriver与Switch的协同应用，将成为数据中心架构设计的核心考量，为AI训练、推理、存储等全场景提供稳定、高效、灵活的连接支撑，推动数据中心向更高性能、更低功耗、更优成本的方向演进。