技嘉 AI 解決方案結合 NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise 是一套雲原生的軟體平台、整合多種工具、程式庫與框架，包含 NVIDIA NIM 與 NeMo 微服務，能大幅簡化 AI 應用程式的開發、部署與擴展。能協助企業加速產品上市、降低基礎架構成本，同時確保 AI 營運的可靠性、安全性與可擴展性。

技嘉透過高效能 GPU 伺服器將 NVIDIA AI Enterprise 的軟體生態系落實於真實環境。無論是單一節點或大規模多機櫃部署，如 GIGAPOD，我們的解決方案均已通過 NVIDIA AI Enterprise 認證，確保無縫整合與可靠運作。憑藉在系統設計、架構規劃與交付驗證上的專業，技嘉協助企業快速導入生成式 AI，推動資料中心現代化。

[了解更多關於 GIGAPOD – 人工智慧資料中心解决方案]

NVIDIA AI Enterprise 雲原生套件

Base Command Manager

NVIDIA Base Command Manager 簡化了資料中心與雲端的基礎架構配置、工作負載管理與資源監控。專為資料科學設計，支援動態擴展與策略性資源分配，並確保叢集完整性。同時能提供專業級別的叢集使用回報，便利計費與會計。

NVIDIA Virtual GPU (C-series)

NVIDIA Virtual GPU (C-series) 允許多個虛擬機 (VMs) 同時直接存取同一實體 GPU，維持 AI 模型訓練、微調與推理所需的高效能運算，實現更佳資源利用率來降低使用成本。

NVIDIA NIM 微服務

NVIDIA NIM 微服務是由 NVIDIA 提供的容器化推理服務，NVIDIA AI Enterprise方便企業快速部署大型語言模型 (LLMs) 與各式 AI 模型，並可透過 API 進行應用程式整合。

NVIDIA AI Blueprint

NVIDIA AI Blueprint 是由 NVIDIA 提供的參考架構，協助企業設計並實作端到端的生成式 AI 解決方案。其以 NIM 微服務為核心推理元件，提供企業建立 AI 應用的起點。

技嘉端到端 AI 解決方案

我們協助企業從零開始建置可擴展的 AI 運算架構。

基礎架構層級：GIGAPOD 搭配 NVIDIA Base Command Manager，提供統一的叢集級管理，靈活排程與即時監控。
虛擬化：支援 NVIDIA Virtual GPU (C-series)，在 VMware 與其他平台上實現高效、安全的多租戶環境。
AI 部署：NVIDIA NIM 微服務整合於技嘉系統，可快速啟用 LLMs 與推理工作負載。
應用開發：透過 NVIDIA AI Blueprints 的參考架構，結合技嘉硬體整合與技術服務，加速端到端的AI 應用建構。

選擇技嘉 AI 解決方案，企業獲得的不只是硬體，而是一站式的系統整合、交付驗證與長期售後支援，確保 AI 基礎架構的穩定、效能與未來就緒。

深入了解 NVIDIA AI Enterprise 功能

NVIDIA AI Enterprise 與 -BCM

NVIDIA Base Command Manager 簡化了基礎架構佈建、工作負載管理與資源監控。提供完整工具，協助部署並管理 AI 資料中心。

集中化 GPU 叢集資源管理

統一管理多台 GPU 伺服器與使用者任務
支援 GPU、CPU、記憶體與儲存資源的自動分配
提供 CLI 與 API 介面，方便自動化與系統整合

即時監控與流程可視化

Displays key 即時顯示 GPU 使用率、溫度與功耗等關鍵指標
可搭配 Base Command Portal，提供完整的任務歷史與監控日誌
群組韌體升級：可依伺服器型號與叢集進行批次升級

NVIDIA NIM

NVIDIA NIM 微服務讓企業能夠安全、輕鬆的部署與擴展 AI 模型。透過標準化 API 與容器化服務，企業能快速啟用 LLMs 與其他 AI 基礎模型，以支援高效能的生成式 AI 能力。

即用型推理微服務架構

預先打包常用的 AI 模型，如 LLMs、電腦視覺 (CV) 與自動語音辨識 (ASR)，可隨選部署
透過 REST API 部署，能快速與現有應用整合
容器化架構可部署於裸機、虛擬機或雲端環境

簡化的 AI 應用部署流程

消除模型開發、訓練與服務的複雜性，降低導入門檻
自動管理推理資源，提升部署與擴展效率
可搭配 NVIDIA Blueprints，快速建構端到端生成式 AI 解決方案

NVIDIA Virtual GPU (C-Series)

NVIDIA Virtual GPU (C-Series) 允許多個虛擬機同時直接存取單一實體 GPU，並維持 AI 模型訓練、微調與推理工作負載所需的高效能運算能力。透過將 GPU 資源有效分配至多個虛擬機，vGPU (C-Series) 最佳化資源利用率並降低整體硬體成本，特別適合大規模與高度彈性的環境。