Scale Up和Scale Out的区别

GPU集群中的超节点 超节点,英文名叫SuperPod,是英伟达公司最先提出的概念。GPU是重要的算力硬件,为AIGC大模型的训推提供了有力的支撑。随着大模型参数规模的不断增长,对GPU集群的规模需求,也在不断增长。从千卡级到万卡级,再到十万卡级,将来甚至可能更大。 阅读详情

Scale Out是指Application可以在水平方向上扩展。一般对数据中心的应用而言,Scale out指的是当添加更多的机器时,应用仍然可以很好的利用这些机器的资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。


Scale Up是指Application可以在垂直方向上扩展。一般对单台机器而言,Scale Up值得是当某个计算节点(机器)添加更多的CPU Cores,存储设备,使用更大的内存时,应用可以很充分的利用这些资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。

Scale-up / Scale-out 与多Die互连与封装层面的关系 摘要:本文系统分析了Scale-up与Scale-out的本质差异及技术演进。Scale-up通过增强单节点性能(如NVLink/InfinityFabric),而Scale-out通过连接多个节点(如InfiniBand/Ethernet)实现扩展。现代芯片采用多Die互连技术(UCIe/NVLink-C2C),在封装层面实现微观Scale-out。NVIDIA、AMD、Broadcom分别采取不同技术路线:NVIDIA模糊Scale-up/out界限,AMD侧重开放Chiplet架构,Broadcom专 阅读详情

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