2025.12.02
擴展本地基礎設施以支持不斷演變的人工智慧工作負載
介紹
隨著人工智慧工作負載從模型訓練演變為自主和即時推斷，對於低延遲和高帶寬的邊緣基礎設施的需求激增。雖然雲資源在早期實驗階段仍然有用，但在大規模部署人工智慧的企業越來越依賴本地解決方案，以獲得即時控制、更強的數據安全性和優化的性能。這一轉變要求在計算能力、網絡和存儲方面優化硬體，以適應邊緣的大量數據流和持續的吞吐量。
高需求本地計算的關鍵因素
- 高速網路連接
現代的 AI 工作負載在 GPU、CPU 和儲存設備之間產生密集的數據流量。因此，企業正在迅速從 25/40GbE 轉向 100GbE/400GbE，以滿足訓練、快速數據攝取和對延遲敏感的推斷需求。PCIe Gen5 網路介面卡，如 NVIDIA ConnectX-7 和基於 Intel E830 的網路介面卡，能夠實現超低延遲和高封包吞吐量，以支持下一代實時處理。
- 可擴展的 NVMe 儲存架構
PCIe Gen5 NVMe 基於 SSD 的帶寬顯著提升，顯著減少數據加載延遲。當與 RAID 配置配對時，系統實現了高性能和數據冗餘。此外，現代 AI 和分析解決方案中常用的軟件定義存儲 (SDS) 解決方案增強了吞吐效率，並為數據密集型工作負載提供靈活的可擴展性。
- 高效能計算能力
邊緣的即時推斷需要高效能的計算解決方案，能夠有效管理大量數據流並完成複雜的推理任務。高核心數的中央處理器作為預處理、後處理和多服務協調的協調引擎，而集成的圖形處理單元則執行具有多步推理的人工智慧推斷模型，以滿足各種人工智慧應用中嚴格的即時響應要求。
- 可靠的 PCIe Gen5 伺服器設計
PCIe Gen5 對於提升下一代網絡和加速器擴展至關重要，例如 400Gb/s 網卡、GPU 顯示卡和高密度 NVMe 存儲設備。為了支持可靠的 PCIe Gen5 系統，AEWIN 的 PCIe Gen5 伺服器設計採用了超低損耗 PCB 材料、背鑽通孔、MCIO 連接器和重新定時器，以便在較長的 PCB 路徑距離上實現穩定的性能。
摘要
通過將高性能計算能力和可靠的PCIe Gen5可擴展性整合到可靠的硬體解決方案中，企業可以在本地環境中實現低延遲、高吞吐量和卓越性能。AEWIN持續開發針對這些需求優化的高效邊緣伺服器和網路設備，以應對AI驅動的網路安全、儲存和邊緣計算部署。
