「Scale-Across」與傳統的「Scale-Up」和「Scale-Out」有何不同？

「Scale-Across」與傳統擴展方式的差異

「Scale-Across」是輝達（NVIDIA）提出的一種新型擴展概念，旨在透過網路技術整合多個分散的資料中心，形成一個邏輯上的單一AI超級電腦。傳統的「Scale-Up」指的是向上擴充，也就是升級單一伺服器的硬體規格，例如增加記憶體或更換更強大的處理器。「Scale-Out」則是向外擴張，透過增加伺服器數量來提升整體運算能力。與這兩種方式不同，「Scale-Across」強調跨越多個資料中心的協同運作，將它們視為一個整體，以應對日益增長的算力需求，特別是在AI領域。

「Scale-Across」的技術實現

實現「Scale-Across」的關鍵在於高速互聯和高效的資料傳輸。輝達推出了 NVLink Fusion 平台，該平台能夠在多個資料中心之間建立高速互聯，實現資料的快速傳輸和共享。此外，Spectrum XGS 矽光子交換器也是重要的組成部分，它利用光子技術提供更高的頻寬和更低的延遲，從而提升資料中心之間的協同運作效率。這些技術使得企業能夠跨越多個地理位置分散的資料中心，建立統一的運算資源池，提高資源利用率和運算效率。

「Scale-Across」的未來應用

隨著推理AI（Reasoning AI）等應用的興起，對算力的需求快速膨脹，單一硬體或單一資料中心的擴展方式已經難以滿足需求。「Scale-Across」提供了一種更靈活的解決方案，企業可以更有效地調用和分配運算資源，從而更好地應對各種AI應用場景。輝達的產品路線圖也顯示，其將持續投入GPU、CPU、網路和系統的研發，為 Gigawatt（GW）級AI資料中心奠定基礎，進一步推動「Scale-Across」概念的實現。這種架構不僅提高了運算效率，也為未來的AI基礎設施發展指明了方向。