智算集群的规模越来越大，从最初的千卡、万卡到今天的十万卡。智算集群规模飞速增长的同时，大家也开始关注如何保证超大规模的卡间高效协同，是充分发挥集群计算性能的关键。这使得人们进一步认识到，对超大规模智算集群的构建来说，智算网络已经成为与计算芯片同等甚至更重要的关键技术之一。

Scale-Out、Scale-Up是目前广受关注的两大智算网络技术。Scale-Out通过以太网或Infiniband，实现GPU之间的RDMA功能，即所谓的前端网络。Scale-Up则用于GPU之间高速互连，可以实现跨GPU的内存读写，也称后端网络。从本质上来看，Scale-Out、Scale-Up都是为了实现GPU之间内存方面的数据传输，那么二者的本质区别是什么？为什么不能将二者合而为一呢？

11月28日19:30，「智猩猩智算集群公开课」第4期将开讲，由益思芯科技解决方案副总裁唐杰主讲，主题为《智算中心 AI Scale-Up 网络技术》。

本次公开课，唐杰老师首先会阐述AI智算网络为何要有Scale-Up/Out之分，之后会着重讲解益思芯StarLink互联技术要解决的问题，以及StarLink实现的技术特点和在智算中心实现StarLink互联的技术路径。