Scale Up和Scale Out的区别

最新推荐文章于 2025-11-15 12:36:50 发布
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#scale out #scale up #数据中心 #application #扩展

本文深入探讨了ScaleOut与ScaleUp的概念，解释了这两种扩展技术如何帮助应用程序提升效率并实现水平与垂直扩展。通过实例解析，读者能够了解如何在实际应用中灵活运用这两种策略。

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。

【NPU 系列专栏 3.0 -- scale-out 和 scale-in 和 scale-up 和 scale-down
CodingCos的博客
03-21 811
特性Scale-outScale-inScale-upScale-down方向横向扩展横向缩减纵向扩展纵向缩减资源增加更多节点减少节点提升单个设备能力降低单个设备能力应用场景分布式系统资源回收高性能设备升级低功耗或低性能要求在 AI SoC 中，这四种方法通常结合使用。例如：数据中心可能会采用Scale-out的方式增加更多 AI SoC。终端设备（如手机、摄像头）可能更多使用Scale-up和Scale-down方法以适应不同性能和功耗需求。
GPU集群中的超节点
weixin_42795092的博客
04-30 1949
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。
Scale Up 和 Scale Out 的区别及应用场景
都给我的博客
07-30 2484
Scale Up 和 Scale Out 的本质区别在于扩展维度：Scale Up 是垂直强化单体资源，适合资源集中型场景；Scale Out 是水平添加资源，适合分布式和高可用需求。选择时需权衡成本、复杂性和性能目标。在云计算时代，Scale Out 更流行，但Scale Up 在特定场景仍有价值。
Scale Up和Scale Out
zhigangsun的专栏
06-09 1287
Scale Out（也就是Scale horizontally）横向扩展，向外扩展 Scale Up（也就是Scale vertically）纵向扩展，向上扩展 无论是Scale Out，Scale Up，Scale In，实际上就是一种架构的概念，这些概念用在存储上可以，用在数据库上，网络上一样可以。 简单比喻下Scale out和Scale up，帮助我们理解： Scale Out，比
Scale-up / Scale-out 与多Die互连与封装层面的关系
最新发布
元直的博客
11-15 1109
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
转mysql横向扩展和纵向扩展
weixin_30367543的博客
08-06 258
Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）的解释 　　谈到系统的可伸缩性，Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）是两个常见的术语，对于初学者来说，很容易搞迷糊这两个概念，这里总结了一些把概念解释的比较清楚的内容。 　　首先来段Wikipedia的，讲的很透彻了。 Scale vertically (scale up) 　 　To scale vert...
scale out 与 scale up
qq_39021670的博客
12-28 1472
scale out 与 scale up综述scale upscale out参考 综述 scale out = 增加同样的组件达到扩展的目的（eg:从一根内存条到四根内存条） scale up = 使得组件本身变得更强大(eg ：从2666MHZ到3200MHZ) scale up scale up 是你拥有什么东西，用更强大的东西取代它。从网络的角度来看，这可以是使用 1GbE 交换机，用 10GbE 交换机替换它。相同数量的交换机端口，但带宽已通过更大的端口扩展了。10GbE 交换机缓解 1GbE交换
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AI深度洞察系列报告(三)：Scale up与Scaleout组网变化趋势如何看？.pdf
12-25
在探讨AI深度洞察系列报告中Scale up与Scale out组网变化趋势时，报告从硬件架构的技术演进和算力产业链投资机会两个维度出发，深入分析了AI组网结构的演进路径和未来趋势。 首先，随着AI组网向更大规模集群化方向...
Scale-Up和Scale-Out有什么区别？
05-05
Scale-Up和Scale-Out是两种不同的扩展计算资源的方式。 Scale-Up指的是垂直扩展，即增加单个计算节点的处理能力，例如增加CPU核心、内存、存储等硬件资源。这种扩展方式通常需要更高的成本，并且通常有一个物理限制...
云存储的未来：Scale Up还是Scale Out？
omnigeeker的博客
12-05 3629
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储历史的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。 1. 云存储及其历史 简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便...
字节跳动GPU Scale-up互联技术白皮书
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05-25 2964
摘要： 随着AI模型复杂度提升，GPU集群互联面临带宽与延迟的双重挑战。传统Scale-up网络（如PCIe/NVLINK）难以满足大模型训练需求，而以太网凭借高带宽、低成本及持续迭代优势成为新方向。字节跳动提出自研EthLink方案，融合Load/Store与RDMA语义，支持小块控制数据与大块模型数据的差异化传输，并通过协议优化实现低延迟、高扩展性。方案覆盖机内与跨机互联，突破传统硬件一致性限制，由软件管理缓存同步，适配AI训练的计算-传输流水需求。EthLink基于以太网生态，兼具性能与成本优势，为超
存储scale-up和scalce-out架构
ganggexiongqi的专栏
09-05 3379
存储scale-up和scalce-out架构 Scale-up，即纵向扩展架构。从下面的拓扑图我们可见，纵向扩展是利用现有的存储系统，通过不断增加存储容量来满足数据增长的需求。HDS Scale-out横向扩展架构的升级通常是以节点为单位，容量和性能会同步增长。有几种方法可以实现scale-out，即横向扩展，包括集群存储系统和网格存储。但无论是哪种类型的系统，能够以一个单一系统的形
scale-up & scale-out
m0_51481094的博客
09-08 769
Scale Out（Scale horizontally）横向扩展，向外扩展，架构的升级通常是以节点为单位，每个节点往往将包含容量、处理能力和I/O带宽。一个节点被添加到存储系统，系统中的三种资源将同时升级，即容量增长和性能扩展(即增加额外的控制器)是同时进行的。Scale Up（Scale vertically）纵向扩展，向上扩展，主要是利用现有的存储系统，通过不断增加存储容量来满足数据增长的需求。对于一般升级， 往往是scale-up，scale-out相较于其更加不易。这是一种架构的概念。
scale-out与scale-up的区别
weixin_30507269的博客
07-16 817
Scale Out（也就是Scale horizontally）横向扩展，向外扩展 Scale Up（也就是Scale vertically）纵向扩展，向上扩展 无论是Scale Out，Scale Up，Scale In，实际上就是一种架构的概念，这些概念用在存储上可以，用在数据库上，网络上一样可以 简单地说，scale-out，scale-up都是扩展。为什么需要扩展？随着数据量...
系统扩展方式 scale up和scale out
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Truong的专栏
06-11 2万+
什么是scale up和scale out? 　　许多存储系统开始很简单，但当需要进行系统扩展时就会变得复杂。升级存储系统最常见的原因是需要更多的容量，以支持更多的用户，文件，应用程序或连接的服务器。 　　但是通常，存储系统的升级不只是需要容量，系统还对其他存储资源有额外需求，即带宽和计算能力。如果没有足够的I/O带宽，将出现用户或服务器的访问瓶颈;没有足够的计算能力，常用的存储软件如
鱼缸的启示：Scale-out和Scale-up架构
java开发指南博客 【转载】
05-22 384
转载自： http://storage.ctocio.com.cn/comment/139/9065639.shtml 　提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释。 不知您有没有养过鱼?当你只有六七条鱼的时候，一个小型鱼缸就够了;可是过一段时间新生了三十多条小鱼，这个小缸显然不够...
什么是Scale Up（纵向扩展）和Scale Out（横向扩展）？
JavaEdge全是干货的技术号
09-22 1万+
1 Scale Out 即Scale horizontally，横向扩展，向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的SAP HANA系统，这种系统的扩展主要以水平扩展方式（指增加节点的方式）来进行。 比如：我们向原有的web、邮件系统添加一个新机器。 2 Scale Up 即Scale vertically）纵向扩展，向上扩展。 称为单节点系统，指系统中只包括一个有效节点（如果需要HA时，可以将两个单节点以System Replication形式构成单节点的HA架构）。这种架构的系统只具有垂直扩展能力，
Scale-up和Scale-out(转)
05-27 224
谈到系统的可伸缩性，Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）是两个常见的术语，对于初学者来说，很容易搞迷糊这两个概念，这里总结了一些把概念解释的比较清楚的内容。 　　首先来段Wikipedia的，讲的很透彻了。 Scale vertically (scale up) 　　To scale vertically (or scal...
Scale-up and Scale-out
renfengmei技术博客
04-08 827
Scale-up and Scale-out 　　谈到系统的可伸缩性，Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）是两个常见的术语，对于初学者来说，很容易搞迷糊这两个概念，这里总结了一些把概念解释的比较清楚的内容。 　　首先来段Wikipedia的，讲的很透彻了。       Scale vertically (scale up) 　　To scale
scale up内存语义
05-07
<think>好的，我现在需要回答用户关于“scale up内存语义的概念或实现方式”的问题。首先，我需要回忆一下scale up和scale out的基本区别。根据引用[1]，scale-up是通过提升单个机器的配置来扩展，而scale-out是增加更多服务器。用户现在关注的是内存扩展的语义和实现原理，所以重点在scale-up的内存方面。 接下来，我需要明确“内存语义”在这里指的是什么。可能是指内存访问的一致性模型，或者是扩展内存时系统如何保持数据一致性的机制。比如，在scale-up架构中，多个CPU或核心共享同一内存，这就需要内存一致性协议来确保所有处理器看到的内存视图一致。常见的协议有MESI（修改、独占、共享、无效）及其变种，这可能属于内存语义的一部分。 然后，实现方式方面，scale-up内存扩展可能涉及物理内存的增加，比如安装更多内存条，或者使用NUMA（非统一内存访问）架构来管理多处理器系统中的内存。引用[3]提到的主板内部互联结构，可能涉及到如何将多个内存控制器或节点连接起来，确保低延迟和高带宽。比如，在NUMA中，每个处理器有本地内存，访问远程内存会有更高延迟，但系统通过硬件和操作系统协作来管理这些访问，保持一致性。 另外，内存扩展的语义可能还涉及虚拟内存管理。当物理内存扩展后，操作系统需要有效地映射虚拟地址到物理地址，可能采用更大的页表或更高效的分页机制。同时，缓存一致性协议（如MESI）在扩展内存时也需要保持，确保多核处理器之间的缓存同步，避免数据不一致。 还需要考虑错误纠正和可靠性。随着内存容量增加，发生错误的概率可能上升，所以ECC（错误校正码）内存或类似技术会被使用，这也是实现scale-up内存扩展的一部分。 可能遗漏的点：是否涉及分布式共享内存？不过scale-up通常是单机扩展，而分布式内存属于scale-out。但有些大型scale-up系统可能采用共享内存的多节点架构，需要更复杂的一致性协议。 需要验证引用中的信息是否有相关内容。引用[3]提到主板内部构成口字形互联，可能涉及内存通道的布局，比如多通道内存架构，提升带宽。同时，服务器内部多个CPU通过高速互联（如Intel的QPI或AMD的Infinity Fabric）访问统一内存空间，这也是scale-up内存扩展的实现方式。 总结，scale-up内存扩展的语义主要涉及共享内存的一致性模型和访问协议，而实现方式包括物理硬件的扩展（如增加内存模块、多通道设计）、NUMA架构、缓存一致性协议、虚拟内存管理以及错误处理机制。需要将这些点组织成结构清晰的回答，并引用相关文献支持。</think>### Scale-Up内存扩展的语义与实现原理 #### 一、Scale-Up内存扩展的语义 在Scale-Up架构中，**内存语义**主要指系统对内存访问的一致性保证和扩展后的内存资源管理逻辑，核心目标是实现**共享内存模型下的统一地址空间**。关键语义包括： 1. **一致性模型**：如MESI协议（修改、独占、共享、无效）确保多核CPU访问同一内存地址时数据一致性[^1]。 2. **原子性操作**：通过硬件支持的原子指令（如CAS）实现内存操作的不可分割性。 3. **内存屏障**：控制指令重排序，保证内存访问顺序符合预期。 #### 二、实现方式与技术细节 1. **物理内存扩展** - **直接扩容**：通过增加内存条提升容量，依赖主板支持（如多通道DDR5）。 - **多路CPU互联**：多颗CPU通过QPI/UPI总线共享统一内存空间，例如Intel Xeon Scalable处理器的Mesh架构[^3]。 2. **NUMA架构优化** - **非统一内存访问**：将内存划分为本地内存与远程内存，通过OS调度优化访问路径。 - **Interleaving技术**：将内存条交错分布，提升带宽利用率。 3. **缓存一致性协议** - **MESI/MOESI协议**：维护多级缓存（L1/L2/L3）与主存间的数据一致性。 - **目录式一致性**：在大规模系统中使用中心目录记录缓存行状态。 4. **虚拟内存管理** - **大页表支持**：使用1GB大页减少TLB缺失率。 - **动态重映射**：根据负载调整物理页分配策略。 5. **可靠性增强** - **ECC内存**：纠正单比特错误，检测双比特错误。 - **内存镜像/热备**：通过冗余提升容错能力。 #### 三、典型应用场景 - **高频交易系统**：依赖低延迟内存访问，通过Scale-Up减少网络通信开销[^1]。 - **科学计算集群**：单节点大内存支持复杂数值模拟（如CFD）。 - **内存数据库**：如SAP HANA采用Scale-Up架构实现TB级内存数据处理。 ```plaintext 示例硬件架构： CPU1 (NUMA Node0) -- QPI -- CPU2 (NUMA Node1) | | | DDR5 Channels | DDR5 Channels 128GB RAM 128GB RAM ``` ####
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