INFINITIX
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數位無限(INFINITIX) 的 AI-Stack 與 Supermicro 五款 GPU 伺服器搭配，涵蓋 3U MicroCloud 至 8U HGX 之完整產品級距，支援 NVIDIA 全系列與 AMD Instinct 系列等加速器。
AI Agent 正從概念驗證階段，快速走向企業生產環境的規模化部署。根據 Gartner 預測，到 2028 年將有 33% 的企業軟體整合 Agentic AI 能力，這個比例在 2024 年時還…
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 是企業競爭力的核心關鍵，從智能客服、預測分析到生成式 AI 應用，各行各業都在積極佈局 AI 轉型。然而，在實際導入 AI 前，許多企業卻在第一關就卡住了——究竟該選擇雲端還是地端? 這個看似簡…
隨著 GenAI 浪潮，企業對 GPU 算力需求激增，但面臨 GPU 異質品牌難納管、資源分配不均，以及缺乏核心可視性等三大困境。本篇文章將會帶您了解企業該如何有效管理GPU資源。
隨著生成式 AI 與深度學習的興起，企業與研究機構對 GPU 運算能力的需求急遽攀升。然而，現實情況卻常常出現「資源兩極化」：有些單位為了 AI 專案投入鉅資採購高階 GPU，卻在非高峰期出現大量閒置；另一端，許多開發者與中小企業則因硬體成本過高而無法獲取所需算力。為解決這個矛盾，GPU-as-a-Service 應運而生。
面對龐大的資源需求，企業需要更精準且有彈性的計算與資源管理方式，以提升運算效率並控制支出。在此背景下，Token-as-a-Service 概念應運而生，透過基於使用量的代幣計費模式，為企業提供更靈活且透明的 AI 運算資源使用方案。
目前越來越多企業意識到導入 AI 的重要性，然而，從複雜的模型開發、艱難的訓練過程到實際部署上線，再到後續的維護與更新，傳統的 AI 專案往往面臨巨大的資源投入、極高的專業門檻與繁瑣的維運，這些使得許多企業難以將 AI 能力快速轉化為實際的商業價值。正是在這樣的背景下，Model as a Service (MaaS) 應運而生。
數位無限將彈性分散式訓練無縫整合進 AI-Stack，支援 Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM、Slurm 等主流框架，加速大規模 AI 模型訓練。本篇文章，我們會示範給大家看，如何在AI-Stack上使用Horovod來做彈性分佈式訓練！