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。 AIGC为何要区分Scale-out与Scale-up网络? 简单来说,虽然Sca...
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-...
总之,scale-up网络是面向AI/AGI时代的全新技术体系,scale-out网络相比,scale-up网络的RTT(Round-Trip Time)需要从亚毫秒级别降低到亚微秒级别,实现了三个数量级的时延差异。这也是scale-up网络和scale-out网络的本质区别。 五、scale-out和scale-up,是否可以合成一张网呢? scale-out网络和scale-up网络代表了两种...
1、专家漫谈 Scale-out 和 Scale-up近来在存储界,有大量关于 scale-out (横向扩展)和scale-up (纵向扩展)技术架构 的讨论,而有些人可能还不知道这两个术语究竟是不是一回事儿。对于IT专业的人员来说,理解这两个技术的区别能够避免混淆,对他们的产品采购规划, 以及评估这两类产品能给他们的应用环境带来多少价值...
Scale-UP.与Scale-out是相对而言， 在存储系统形成的初期，并没有此术语。一个存储系统的硬件有控制器和一大堆磁盘阵列组成， 当磁盘不够时， 可以再增加许多的阵列柜子，就相当于， 给磁盘柜上再向上加磁盘柜，就是 scale-up的意思。明显， scale-up有一个缺陷， 容量增加， 但是存储系统的IO带宽...
一、Scaleup:以带宽升级为核心的超节点组网方式 超节点内部的Scaleup 在AI计算中,超节点是指多个GPU互联的节点,例如英伟达的DGX POD。在传统的CPU服务器时代,每台服务器通常配置1至2颗CPU芯片。然而,随着AI模型的复杂性增加,单个GPU显存已无法满足需求,必须通过Scaleup方式将多个GPU集成在一个节点中。例如,英伟达的...
Scale Up和Scale Out是两种不同的扩展策略，它们在技术架构上有着显著的区别。Scale Up，或称纵向扩展，主要通过提升单个系统组件的能力，如在原有服务器上增加CPU和内存，以适应增长的需求。这种做法的优点在于它可以立即提升系统的性能，但存在局限性，即容量增加的同时，IO带宽并未同步提升，导致随着...
scale out主要是DMA语义Send/Read/Write,协议:IB,UEC,Falcon,SRD,高通量以太网(阿里+中科院计算机所),GSE全调度以太网(中国移动),拓扑:Fat Tree(NV现在的选择),Dragonfly(NV未来的选择),6D Torus(谷歌) 业界有时候会把两者称为Scale-Up(计)和Scale-Out(网),类比于现场开会,和线上多地开会。 Lossy RDMA最...
什么是Scale Up(纵向扩展)和Scale Out(横向扩展)? 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。 Scale-out 通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。
在云计算和人工智能高速发展的背景下,AI组网技术迎来了革命性变化,特别是Scale Up和Scale Out这两种组网模式的演进。通过对最新的报告分析,我们了解到了这些变化如何推动了带宽提升和集群规模的扩大。 超节点和Scale Up模式的崛起 超节点是指多个GPU互联的节点,以英伟达的DGX POD为代表。随着AI大模型的需求增长,传统...