方案概述

AI 運算平台是一套面向資料中心的整合式運算架構，將運算、網路、儲存存取與虛擬化/容器資源以一致的方式整合成單一、可自動化管理的系統，不僅是伺服器堆疊，更是一個可快速擴展的架構型解決方案。透過統一的高速互連架構（Unified Fabric）與無狀態（Stateless）配置思維，平台可將硬體資源配置、韌體/驅動版本管理與部署流程標準化，讓 IT 團隊以較少的人力完成大規模佈建、調整與維運，進一步降低總體擁有成本（TCO）。

在 AI/ML 工作負載上，平台可提供支援 GPU/加速器的高效能運算能力與可擴充架構，協助企業在資料準備、模型訓練到推論部署的全流程中建立穩定且高效率的基礎設施，加速 AI 價值落地並提升業務敏捷性；同時也能作為現代化應用與混合雲環境的運算底座，支撐未來擴張需求。

市場挑戰

現代企業在導入與營運 AI 運算平台時，常見的挑戰包括：

• 總體擁有成本（TCO）快速攀升
  運算與網路設備大量堆疊，除了採購成本，亦帶來電力、散熱、機櫃空間與線纜管理等長期營運成本壓力。
• IT 架構分散、管理複雜度高
  運算、網路、儲存往往由不同團隊以不同工具管理，造成配置不一致、變更協調困難、故障排除耗時，降低整體營運效率。
• 服務交付與環境上線速度不足
  傳統部署流程繁瑣、標準化程度不足，難以快速提供開發/訓練/推論所需的算力與環境，影響業務敏捷性。
• AI 工作負載對效能與資料管線要求極高
  模型訓練需要密集的 GPU/加速器算力，且常伴隨大規模資料集，對 I/O 頻寬、延遲與資料傳輸效率構成巨大挑戰。
• GPU 資源調度不易、利用率偏低
  加速器資源常被固定在特定伺服器或工作站，缺乏彈性共享與排程機制，容易出現「部分機器很忙、部分閒置」的資源浪費。
• 從 PoC 到量產擴展不平滑
  小規模試驗環境可行，但擴展到企業級生產規模時，容易遇到網路/儲存瓶頸、資源治理不足與管理一致性問題。
• 擴充與升級風險高、維運負擔重
  隨規模成長，擴容與版本一致性管理（韌體/驅動/相依套件）變得複雜且高風險，稍有不慎就可能影響穩定性與停機風險。

方案架構說明

本 AI 運算平台以「整合運算＋統一互連＋集中管理自動化＋驗證參考架構」為核心，對應 AI/ML 工作負載在算力、I/O、部署效率與規模化維運上的挑戰。

策略導向 SDN Fabric 的功能特色：

1. 整合運算資源（Unified Computing）

• 提供多樣化的運算型態（刀鋒、機架、儲存型節點、模組化系統），可依需求組合，滿足從高密度虛擬化、大數據分析到 AI 訓練/推論等不同工作負載。
• AI/ML 最佳化節點：
  • 支援高密度 GPU 訓練伺服器配置（單機可搭載多張 GPU、具備大容量記憶體與高速 NVMe 介面），適合深度學習訓練與資料前處理。
  • 模組化架構可依需求彈性加入 GPU 加速模組，並透過高速 PCIe/互連架構提升 GPU 擴充彈性，便於因應不同模型/專案的算力變化。

2. 統一互連架構（Unified Fabric）

• 以「單一連接與管理點」整合伺服器的 LAN 與 SAN 流量，將運算叢集與儲存存取統一於低延遲、高頻寬網路，落實「一次接線、隨需變更（Wire Once）」，有效降低線纜、交換設備與介面卡的複雜度。
• 支援高速低延遲（如 100/400Gbps 等級）的互連能力，確保分散式訓練（Distributed Training）時，多節點 GPU 之間可高效率交換資料，縮短訓練時間。
• 簡化資料湖（Data Lake）與運算叢集之間的連線與資料搬移流程，加速資料準備與特徵工程等前置作業。

3. 集中管理與自動化（Unified Management）

• 透過硬體無關的配置範本（例如服務設定檔/設定檔模板），可定義伺服器身分與組態（如 UUID/MAC/WWN、BIOS、韌體版本、I/O 配置等），並在數分鐘內套用到任一實體節點，實現「無狀態（Stateless）運算」：
  • 快速佈署：建立標準化的「GPU 運算節點」模板，一鍵批量上線。
  • 快速復原：硬體更換後可快速套用設定，縮短停機時間。
  • 一致性維運：韌體/驅動與設定可控管，降低版本漂移風險。
• 延伸至雲端化運維平台：提供跨站點/混合雲的可視化監控、健康檢查、容量與效能分析，並可協助追蹤與最佳化 GPU 資源使用率。
• 支援 Kubernetes/容器平台生命週期管理（含佈署、升級、擴容與維護），讓 AI/ML 的訓練與推論環境能更快落地、並更易規模化。

4. 驗證參考架構（Validated Reference Architectures）

• 提供已預先測試與最佳化的 AI/ML 參考架構（運算＋GPU＋網路＋儲存的整體堆疊設計），加速導入並降低部署風險。
• 透過參考架構的容量建議、效能基準與最佳實務，協助企業更快從 PoC 擴展到企業級量產環境，縮短規劃與驗證時間。

客戶效益

導入 AI 運算平台後，客戶可在技術與業務層面獲得具體且可衡量的效益：

1. 大幅降低總體擁有成本（TCO）

• CAPEX 降低：透過統一互連架構（Unified Fabric）整合 LAN/SAN，減少網路介面卡、儲存介面卡、交換設備與線纜數量，硬體採購成本最高可降低約 40%。
• OPEX 降低：設備與線纜簡化可同步降低電力與散熱需求，相關營運費用最高可節省約 30%。

2. 提升 IT 生產力與業務敏捷性

• 快速部署：以硬體無關的配置範本（例如服務設定檔/模板）標準化節點設定，原本需數天至數週的部署流程可縮短至分鐘級完成。
• 敏捷回應：IT 可快速調配算力資源以支援新專案與突發需求，縮短等待時間，加速業務推進。

3. 簡化維運管理、縮短復原時間（MTTR）

• 單一管理介面：集中化管理與監控數十到數百台節點的硬體、韌體、I/O 與健康狀態，降低分散式管理複雜度。
• 快速故障復原：無狀態（Stateless）配置讓故障節點可快速替換並套用既定組態，將服務復原時間由「小時級」縮短至「分鐘級」，提升可靠度。

4. 增強效能與可擴充性

• 高效能 I/O：低延遲、高頻寬互連可降低 I/O 瓶頸，強化虛擬化、資料庫與 AI 訓練等關鍵工作負載效能。
• 平滑線性擴充：從單機到叢集擴容可無縫納入同一管理域，擴展路徑可預測、部署一致性更高。

5. 加速 AI 專案落地

• 透過標準化模板與自動化工具，將 AI 基礎環境準備時間由數週縮短至數小時～數天，讓資料科學團隊更快投入模型開發、訓練與推論部署。

6. 最大化 GPU 投資報酬率（ROI）

• 以集中治理與資源調度機制提升 GPU 資源可視性與分配效率，降低閒置浪費、提升昂貴加速器資產的整體使用率。

7. 降低 AI 基礎架構導入風險

• 採用預先測試與最佳化的參考架構（運算＋網路＋儲存＋軟體堆疊），提升相容性與效能可預期性，降低導入與擴展的不確定性。

專業服務

我們提供全方位服務，確保 SDDC（Software-Defined Data Center）順利導入與穩定運行：

• 架構規劃與設計
  盤點現有環境與痛點，評估 AI 工作負載需求（GPU/儲存/網路），完成端到端架構與擴充藍圖。
• 部署與移轉服務
  完成設備安裝設定，整合既有網路、儲存與虛擬化/容器平台，並提供分階段移轉與驗證。
• 維運與優化服務
  定期健康檢查與效能調校，建立版本、韌體、驅動一致性與生命週期管理，降低升級風險。
• 技術支援與學習服務
  提供事件處理、疑難排解與維運諮詢（可依需求提供 SLA/7×24）。並針對 IT 管理與維運團隊提供平台操作、最佳實務與故障排除訓練，提升自主管理能力。