2026.06.30

機櫃級AI基礎設施:為AI時代最大化效能、效率與可擴展性

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Rack-Scale AI Infrastructure

前言

在生成式AI(Gen AI)、代理式AI(Agentic AI)以及背後龐大資料量的爆炸性成長推動下,運算基礎設施正從獨立伺服器演進為機櫃級架構。現代AI工作負載需要運算、網路、儲存與散熱解決方案緊密整合,才能發揮最大效能與效率。面向未來的AI基礎設施,已成為AI時代不可或缺的根基。

 

機櫃級AI基礎設施

AEWIN專為AI時代打造先進的機櫃級伺服器解決方案,結合高效能運算平台、彈性客製化能力、以工程為核心的設計方法論,以及最佳化效率,協助客戶安心加速導入AI技術。

- 客製化:依客戶需求量身打造AI基礎設施
AI部署往往需要GPU密度、儲存容量、網路頻寬與散熱技術的獨特組合。憑藉豐富的ODM專業經驗與系統模組化設計,AEWIN與客戶緊密合作,開發精準符合其應用需求與部署目標的機櫃級伺服器架構。

從高密度GPU伺服器、AI儲存平台,到多節點運算系統與機櫃級液冷整合,AEWIN為客戶設計能在效能、可擴展性與投資效率之間取得最佳平衡的AI基礎設施部署方案。透過在短時間內提供針對特定工作負載打造的解決方案,AEWIN協助客戶縮短部署週期,並最大化基礎設施使用效率。

- 設計:以工程實力成就品質
AEWIN採用模擬優先的設計方法論,從開發初期即確保系統可靠性、品質與效能。透過完整的訊號模擬、PCB佈局優化與電磁分析(EA),驗證電氣訊號完整性。此外,亦運用電腦輔助工程(CAE)技術評估機械強度,防止機殼變形、彎曲等問題。

針對CPU、GPU與直流電源供應器等零組件供應商的設計審查,貫穿於AEWIN產品開發的每個環節,確保每項零件皆符合嚴格的品質標準。開發的每個階段皆由專責的跨部門團隊進行驗證,使AEWIN能為關鍵任務環境提供可靠的AI基礎設施。

- 效率:優化效能與總體擁有成本(TCO)
效率是AEWIN機櫃級架構的核心。除了高效能運算、記憶體與網路技術外,AEWIN更整合完整的兩相直接液冷(2P DLC)解決方案與機櫃內冷卻液分配單元(CDU),以因應AI工作負載日益嚴峻的功耗與散熱挑戰。

相較於傳統氣冷方式,AEWIN的2P DLC解決方案能顯著提升散熱效率,在相同機櫃空間內實現更高的GPU密度,並支援次世代AI伺服器的部署。整合式機櫃內CDU簡化了部署流程、提升散熱管理效能,並讓整個機櫃基礎設施的冷卻分配更有效率。

搭配CXL記憶體池化技術提升記憶體效能,以及高速乙太網路強化通訊能力,AEWIN的機櫃級架構在運算密度、每瓦效能與營運成本控管上,皆展現卓越效率。此方案協助企業最大化AI基礎設施使用效率,同時優化總體擁有成本(TCO)。

 

總結

AI時代所需的基礎設施,必須在效能、功耗與部署彈性之間取得平衡,同時具備高效擴展能力。AEWIN的機櫃級伺服器解決方案,透過以客戶需求為導向的客製化服務、以模擬為基礎的工程設計,以及涵蓋運算、網路、儲存與散熱管理的全方位效率優化,因應這些挑戰。AEWIN的AI就緒解決方案在最大化每瓦效能的同時優化TCO,協助企業打造可靠、面向未來的AI基礎設施。

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Agentic AI是一種具備推理、規劃、執行與持續自我改善能力的智慧系統,能在極少的人為介入下自主運作。相較於傳統AI應用,AI Agent需要更多的運算資源,因此現代高效能伺服器將成為建構可擴展、安全且高效率的Agentic AI基礎架構之核心。

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