ScaleUP--人..插件ScaleUP是一个高级视频增强工具,它可以将视频放大多达10倍,而同时质量却能损失最小,借助AI技术,ScaleUP插件不仅可以放大你的镜头,而且还可以提高你的视频质量,在保留细节的同时提高图像
Scale-up通过购买性能更好的硬件提升系统的并发处理能力, 比如:我们向原有的机器增加CPU、内存数。 3 抉择 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。 何时选择Scale-up或Scale-out呢? 一般系统设计初期会考虑使用Scale-up,因为足够...
Scale-up网络和scale-out网络的本质区别在于，scale-up网络是直接提升机器的配置规格，是最直接的扩展手段，计算和存储均可通过 Scale-up 的方式来进行扩展，但扩展空间有限，相对成本较高。而scale-out网络则是通过增加更多的服务器来扩展系统，这样可以更好地利用资源，提高系统的可扩展性和灵活性 。五、scale-...
一张是GPU之间高速互连,可以实现POD内跨GPU之间的内存的读写,即所谓的后端网络,即通常说的scale-up网络。 在大模型的智算网络中,训练和推理对后端网络的需求各有不同。以marvell的图为例,训练scale-up网络时所需的带宽容量要求更高。 二、scale-out和scale-up网络现状 Nvidia的scale-up网络是一种面向GPU互联的...
在当下的AI智算网络中,也存在Scale-up和Scale-out两张网络,Scale-up是GPU之间高速互连,可以实现跨GPU之间的内存的读写;Scale-out是通过ETH/IB实现GPU之间的RDMA功能的网络,正是因为Scale-up和Scale-out两张网络的搭配使用,才造就了当今的AIGC大模型。
“scale up”主要指通过提升资源投入、优化流程或扩展业务范围等方式,使某一系统、项目或组织的规模及效率显著扩大。这一概念广泛应用于商业、生产、技术等领域,核心目标是应对增长需求或实现更高发展目标。 一、商业领域的规模化应用 在商业场景中,“scale up”通常指企业通过增加资...
网络带宽和延迟成为用于AI的Scale-up网络的重要因素。主要原因是单个GPU由于算力和存储的因素无法支持AI中大型语言模型的训练,所以需要GPU集群组成一个巨大计算单元,并通过一个高吞吐量的Scale up网络实现巨大计算单元内部互联。这个计算单元通常由数百到上千个GPU组成,并且随着模型的增大而继续增长。LLM训练性能越来越取...
2. Scale-UP的技术需求 2.1 拓扑选择 我们可以注意到在ScaleUp网络选择中，Nvidia当前是1:1收敛的FatTree构建，而其它几家基本上都是Torus Ring或者2D Mesh，而Nvidia后续会演进到DragonFly。背后的逻辑我们可以在hammingMesh的论文中看到的选择如下：可以看到对于Allreduce带宽来看，Torus是最便宜的，性能也能够基本...
scale-up 英 [skeɪl ʌp] 美 [skeɪl ʌp]n. 按比例增加；扩大
“Scale-up”通常指的是垂直扩展,是一种通过增强现有系统资源(如CPU、内存、存储等)来提升系统性能和容量的方法。以下是关于scale-up的详细解释: 基础概念 定义: Scale-up是指在现有硬件或虚拟机上增加资源,而不是增加更多的服务器或节点。 对比Scale-out: Scale-out(水平扩展)是通过增加更多的服务器或节点来分...