机架级AI基础设施:为AI时代最大化性能、效率与可扩展性
前言
在生成式AI(Gen AI)、代理式AI(Agentic AI)以及背后庞大数据量的爆炸性增长推动下,运算基础设施正从独立服务器演进为机架级架构。现代AI工作负载需要运算、网络、存储与散热解决方案紧密整合,才能发挥最大性能与效率。面向未来的AI基础设施,已成为AI时代不可或缺的根基。
机架级AI基础设施
AEWIN专为AI时代打造先进的机架级服务器解决方案,结合高性能运算平台、灵活定制化能力、以工程为核心的设计方法论,以及最优化效率,协助客户安心加速导入AI技术。
- 定制化:依客户需求量身打造AI基础设施
AI部署往往需要GPU密度、存储容量、网络带宽与散热技术的独特组合。凭借丰富的ODM专业经验与系统模块化设计,AEWIN与客户紧密合作,开发精准符合其应用需求与部署目标的机架级服务器架构。
从高密度GPU服务器、AI存储平台,到多节点运算系统与机架级液冷整合,AEWIN为客户设计能在性能、可扩展性与投资效率之间取得最佳平衡的AI基础设施部署方案。通过在短时间内提供针对特定工作负载打造的解决方案,AEWIN协助客户缩短部署周期,并最大化基础设施使用效率。
- 设计:以工程实力成就品质
AEWIN采用仿真优先的设计方法论,从开发初期即确保系统可靠性、品质与性能。通过完整的信号仿真、PCB布局优化与电磁分析(EA),验证电气信号完整性。此外,亦运用计算机辅助工程(CAE)技术评估机械强度,防止机箱变形、弯曲等问题。
针对CPU、GPU与直流电源供应器等零组件供应商的设计审查,贯穿于AEWIN产品开发的每个环节,确保每项零件皆符合严格的质量标准。开发的每个阶段皆由专责的跨部门团队进行验证,使AEWIN能为关键任务环境提供可靠的AI基础设施。
- 效率:优化性能与总体拥有成本(TCO)
效率是AEWIN机架级架构的核心。除了高性能运算、内存与网络技术外,AEWIN更整合完整的两相直接液冷(2P DLC)解决方案与机架内冷却液分配单元(CDU),以因应AI工作负载日益严峻的功耗与散热挑战。
相较于传统风冷方式,AEWIN的2P DLC解决方案能显著提升散热效率,在相同机架空间内实现更高的GPU密度,并支持下一代AI服务器的部署。整合式机架内CDU简化了部署流程、提升散热管理效能,并让整个机架基础设施的冷却分配更有效率。
搭配CXL内存池化技术提升内存性能,以及高速以太网强化通信能力,AEWIN的机架级架构在运算密度、每瓦性能与运营成本控管上,皆展现卓越效率。此方案协助企业最大化AI基础设施使用效率,同时优化总体拥有成本(TCO)。
总结
AI时代所需的基础设施,必须在性能、功耗与部署灵活性之间取得平衡,同时具备高效扩展能力。AEWIN的机架级服务器解决方案,通过以客户需求为导向的定制化服务、以仿真为基础的工程设计,以及涵盖运算、网络、存储与散热管理的全方位效率优化,因应这些挑战。AEWIN的AI就绪解决方案在最大化每瓦性能的同时优化TCO,协助企业打造可靠、面向未来的AI基础设施。
