智算网络包含Scale-up网络和Scale-out网络两张网络。
Scale-up网络描述的是单个机器内GPU、CPU、内存等连接在一起构成的网络，着重单机性能的提升，例如通过增加GPU的数量或增加CPU的数量、增加内存容量来提升单机的计算效率与吞吐量。单机内部不同芯片的连接采用PCIe，GPU之间的连接也可通过NVLink进行连接。
Scale-out网络描述的是多个算力机器连接起来构成的网络，属于机间互联，目的是为了突破单机性能，通过机间互联合并算力组成一个大的算力网络为大数据处理、大模型训练提供支持。不同机器间的连接可采用RDMA（比较高效的两种是RoCEv2和IB）。
参考链接1：智算网络中Scale-out网络和Scale-up网络的本质区别是什么？
参考链接2：用于智算场景的Scale-up互联技术分析
参考链接3：CXL，AI时代的“运力”引擎
参考链接4：Scale-up与Scale-out有什么不同？