隨著生成式 AI（GenAI）與大型語言模型（LLM）的浪潮席捲全球，企業對 AI 算力基礎設施的需求正以前所未有的速度增長。然而，IT 部門在購入更多 GPU 資以加速導入 AI 專案的同時，卻普遍面臨資源難以管理的困境，主要為三大痛點：
- 不同品牌 GPU 難以同時納管： 企業歷史採購的 GPU 來自 NVIDIA、AMD 等不同品牌，並且分散在各部門，這些異質硬體難以集中統一管理、調度和監控，導致算力分散。
- 資源分配不均： 難以精確追蹤哪個部門、哪個專案使用了多少 GPU 時間，造成內部資源搶奪、排隊等待，影響專案進度。
- 缺乏可視性： 傳統 IT 監控工具無法深入到 GPU 核心層級，無法掌握訓練任務的即時效能瓶頸，更無法為未來採購提供數據依據。
企業 AI GPU 資源監控的三大面向
一個真正有效的 AI 資源監控系統，必須超越傳統的 CPU/Memory 監測，深入到 AI 工作負載的核心，且涵蓋以下三個面向：
1. 硬體層級的深度監測（即時健康與效能）
這是確保 AI 系統能高效執行的基礎，專注於底層硬體和軟體的運作狀況：
- 運算資源： 監控 GPU、CPU、記憶體和網路等硬體資源的使用率、負載和溫度，以確保運算能力充足且沒有瓶頸。
- 儲存資源： 追蹤儲存空間的容量、讀寫速度和備份狀態，確保 AI 模型和龐大的訓練數據能被妥善儲存和存取。
- 系統穩定性： 監控系統正常運作時間（Uptime）、服務可用性及錯誤率，以便在系統故障或效能下降時及時警示。
- 成本管理： 追蹤運算資源（如 GPU 使用）的費用，幫助企業控制成本並最佳化資源分配。
2. 專案與用戶的用量追蹤（公平與計費）
在多租戶（Multi-Tenant）的企業環境中，資源的公平分配很重要，有效的監控系統要能夠精確記錄：
- 資源配額（Quota）： 為不同部門或專案預設資源上限。
- 資源使用時間： 精準計算 GPU-Hour，為內部計價或資源分配提供透明的數據。
- 即時追蹤： 掌握每個用戶當前正在運行的任務與佔用的 GPU 數量。
3. 工作負載的即時狀態（MLOps 流程優化）
監控不僅是看硬體健康，更要服務於 MLOps 流程。監控工具必須與 Kubernetes/Docker 等容器化底層緊密整合，即時反饋：
- 任務排隊時間：了解資源瓶頸點。
- 環境部署速度：確保開發者能快速進入工作狀態。
AI-Stack：AI 基礎設施管理解決方案
數位無限的 AI-Stack 正是專為幫助企業AI導入而設計的解決方案，它將監控與管理深度整合，實現資源效益最大化。其功能包含：
- 統一管理不同品牌及型號的 GPU 資源：AI-Stack 可同時納管 NVIDIA 和 AMD 兩大主流品牌的 GPU，將企業內分散在各部門的運算資源整合，在單一平台上即提供一致的深度監控和資源調度，解決異質硬體無法協同運作的痛點。
- 一站式儀表板與深度洞察：平台提供整合、圖形化的儀表板功能，讓管理者對所有資源使用情況和專案進度一目了然。儀表板即時呈現每個 GPU 節點使用率、節點規格、硬體健康程度、專案及用戶使用時間等所有關鍵數據，確保決策者能依據數據規劃未來採購。
- GPU切割與配額管理：AI-Stack 運用先進的 GPU 切割技術，可將龐大的單一 GPU 算力資源切割並精確分配給多個 AI 專案或用戶。搭配強大的多租戶管理機制和資源配額，不僅解決了算力過剩問題，更實現了資源使用的絕對公平性與透明化。
從「監控」到「智能管理」的未來
AI-Stack 賦予企業對其 AI 基礎設施的完全控制權，不僅提供了透明、精準的監控儀表板，更通過其成熟的 GPU 切割技術，從根本上解決了資源浪費和分配不均的難題。透過 AI-Stack，企業可以最大化每一分硬體投資效益，將資源風險降至最低，加速實現 AI 業務的創新與落地。
