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-...
Nvidia的scale-up网络是一种面向GPU互联的网络,可以实现GPU算力Scale Up扩展。该网络采用自研NVLink互联和NVLink网络来实现GPU算力Scale Up扩展,相比于基于InfiniBand网络和基于Ethernet的RoCE网络形成差异化竞争力。 当前,基于Nvidia的NVLink技术的scale-up网络广泛应用于N系统的GPU。以DGX B200 NVL72为例,其由18个comp...
Scale-Up与Scale-Out的区别 在信息技术领域,特别是在处理系统扩展问题时,“scale-up”和“scale-out”是两个常用的术语。它们分别代表了两种不同的系统扩展策略,旨在应对不断增长的计算、存储或处理能力需求。以下是两者的详细对比: 一、定义及原理 Scale-Up(纵向扩展) 定义:通过增加单个服务器或设备的硬件资源来...
### Scale-Out 与 Scale-Up:理解两者的区别 在信息技术领域,特别是在处理大数据、高性能计算和云计算等场景时,系统的可扩展性是一个至关重要的概念。其中,“Scale-Out”和“Scale-Up”是两种常见的扩展策略,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是对这两种扩展策略的详细解释和比较。 ### 一、Scale-Out...
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。
1)目前AEC主要用在Scale Up的柜间连接,如目前亚马逊Trn2-Ultra64使用AEC柜 间互联,ASIC芯片与AEC配比为1:1;2)AEC与ASIC两者的兴起有相关性而非因果性,其底层逻辑是计算与通信的再解耦:云厂使用 ASIC或英伟达HGX等,而非英伟达DGX方案时,完全来自英伟达的计算+通信方案也随之解耦,云厂便可以自主选择使用AEC;3) ...
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?随着数据量增长,存储空间不够用;随着计算量增加,处理能力不够用……二者的区别在于,scale-out是加一台新机器,和旧机器一起工作,scale...
scale up域主要是基于内存语义Load/Store/Atomic,协议:NVLink,HCCL,UALink,ETH-X以太网超节点(信通院+腾讯),拓扑:CLOS 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),...
Scale-up 即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...