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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
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。
AI-Stack將企業最關心的成本、效率與治理整合於同一平台，讓AI不只是能運行，更能長期、穩定且可控地規模化發展。 企業投入AI的速度遠快於治理機制的建立，從大型語言模型、AI Agent到GPU基礎設施，AI的治理已從單純的IT管理，逐漸走向FinOps與AI Governance並行的新模式。
在 AI 與深度學習成為企業核心競爭力的時代，AI 軟體效能的發揮仰賴穩定且高效的運算資源支持。傳統的伺服器架構與部署模式，已無法滿足現今 AI 模型訓練與推論所需的龐大算力與彈性資源調度需求。INF…
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