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AI-Stack 聯手 AMD 打造高效研發環境：ELSA 實驗室選擇導入搭載 AMD Radeon™ AI PRO R9700（具備 32GB GDDR6 顯存）的 ELSA VELUGA G5-ND 高階工作站，並透過 AI-Stack 算力調度與AI基礎設施管理平台進行算力調配管理，將硬體投資精準轉化為研發產出。
數位發展部攜手數位無限，成功建置台灣AI算力共享平台。透過「AI-Stack」平台，新創企業可享有靈活高效的GPU算力資源，加速AI應用落地。平台支援跨品牌GPU整合，並具備多種開源工具，為台灣數位產業升級奠定堅實基礎。
成功案例
導入 AI-Stack 後，KETI 建置了可供多位研究人員與多個專案共同使用的 AI 基礎設施環境，並改善製造 AIDC 的資源管理及營運體系。 研究人員可依據專案需求快速取得 GPU 資源，縮短模型開發與訓練的等待時間。
國立虎尾科技大學導入 AI-Stack，將分散各系所的 GPU 整合為集中資源池，環境建置從數週縮短至數分鐘，維運成本降低 50% 以上，支撐無人機數位孿生與智慧群飛研發。完整導入歷程與成效解析。
AI-Stack 聯手 AMD 打造高效研發環境：ELSA 實驗室選擇導入搭載 AMD Radeon™ AI PRO R9700（具備 32GB GDDR6 顯存）的 ELSA VELUGA G5-ND 高階工作站，並透過 AI-Stack 算力調度與AI基礎設施管理平台進行算力調配管理，將硬體投資精準轉化為研發產出。
解決方案
從算力調度到資料儲存，補齊企業地端 AI 部署的最後一塊拼圖。 2026 年企業持續擴大 AI 基礎設施投資，算力、儲存與網路已成為 IT 資本支出中成長最快的項目之一。然而，投資規模擴大的同時，運算…
國發會已將「主權 AI 及算力建設」與「智慧政府資料治理」皆列為政府 AI 發展核心框架，並透過「AI 新十大建設」加速地方政府的 AI 基礎建設投資。然而台灣地方政府正在加速導入 AI，但算力管理沒跟上．AI-Stack 把分散的 GPU，整合成一座全府 GPU 資源池。
精選文章
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AIOS 不是另一個大模型，而是連接異質算力、模型、資料、代理與治理的企業 AI 操作層。本文拆解三層架構、可驗證的 AI-Stack 基礎與 90 天落地方法。
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技術支援
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對於安全要求高的共享 AI 基礎架構，如何透過Network Policy 如何控制 Ingress / Egress來限制底層工作負載之間的網路連線？
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