生成式AI的快速發展引發了對高效及可擴展AI資料中心的大量需求，同時也伴隨著一系列挑戰。
AI 資料中心業務挑戰
- AI開發技術需求激增：生成式AI技術的普及，對於高性能計算資源和模型訓練的需求呈指數級增長，企業急需有效解決方案。
- 缺乏統一的管理平台：許多算力中心採用多種不同的工具來管理不同的資源，缺乏統一的平台來協調和管理所有資源。這不僅增加了管理的複雜性，也降低了管理效率。
- 多用戶環境下的資源衝突：在多用戶共用的算力中心環境下，不同用戶對資源需求往往不同，但資源需求期間經常重疊，若沒有完善的資源分配機制，容易產生資源衝突，影響用戶體驗。
- 成本控制困難： 資料中心的運營成本高昂，包括硬體設備、電力、維護等。如何有效控制成本，提高資源利用率，是資料中心運營者所面臨的重要挑戰。
AI-Stack 解決方案
- 統一平台管理： AI-Stack支援異構運算(Heterogeneous Computing)， 透過一個統一的平台可以管理不同品牌和不同規格的GPU(NVIDIA & AMD)，以及其他運算資源。管理者可以對所有資源進行統一的監控、調度和配置。
- 彈性分配資源： 根據不同的應用場景和用戶需求，對GPU資源進行彈性分配。平台會根據任務的優先級、資源需求等因素，自動分配最適合的資源，提高資源利用率。
- 多用戶管理： 提供完善多用戶管理功能，管理者可為不同的用戶設定不同的訪問權限和配額，確保資源的公平分配。
- 視覺化管理介面： 提供直觀的圖形化界面，讓管理者可以透過儀錶板輕鬆地監控系統的運行狀態，並對資源進行管理。
- 成本優化： 可精確地追踪和分析資源的使用情況，幫助管理者了解成本花費，降低運營成本。
AI-Stack不僅能幫助AI資料中心克服運營與管理挑戰，更能通過集中化管理與高效資源配置，讓資料中心在運行效率、成本管理及穩定性上全面提升，為企業的AI應用提供強有力的支持。
台灣數發部成功案例分享
數位無限INFINITIX與台灣數位發展部合作「數位產業跨域軟體基盤計數位服務躍升計畫」，此專案計畫是數位發展部的重要里程碑，旨在為台灣新創企業提供高效穩定的AI運算資源支持。
透過AI-Stack GPU管理平台，打造全台首個支持跨品牌GPU整合(NVIDIA & AMD)的算力管理平台，為新創企業提供靈活高效的AI算力支持。該平台以虛擬化技術、分散式訓練及自動化資源分配功能，實現算力資源的最佳化配置，有效縮短AI模型開發週期，並促進台灣數位產業升級與新創技術落地。
此專案成功展現公私協作模式對推動數位經濟的巨大潛力，為台灣奠定全球數位經濟布局的堅實基礎。了解詳細案例: https://ai-stack.ai/zh-hant/moda-infinitix-data-center
