文章目录
- Overview
- 1. Scale-out 和 Scale-in （横向扩展/缩减）
- 举例：AI SoC 中的 Scale-out 和 Scale-in
- 2. Scale-up 和 Scale-down （纵向扩展/缩减）
- 举例：AI SoC 中的 Scale-up 和 Scale-down
- 对比总结
Overview
本文会 以 AI SoC 为例 详细介绍什么是 scale-out 和 scale-in 和 scale-up 和 scale-down
在计算机架构和分布式系统中，scale-out 、scale-in 、scale-up 和 scale-down 是指系统扩展或缩减容量的方式。这些概念在 AI SoC（人工智能系统级芯片）领域中同样适用，可以从硬件资源管理的角度解释：
1. Scale-out 和 Scale-in （横向扩展/缩减）
-
Scale-out ：通过增加更多的单元（如芯片、服务器、节点）来扩展系统的计算能力。这种方式强调横向扩展 。
-
Scale
![[网络安全] 滥用Azure内置Contributor角色横向移动至Azure VM](http://pic.xiahunao.cn/[网络安全] 滥用Azure内置Contributor角色横向移动至Azure VM)
)
