第十八屆CIO價值學院第一堂課
企業要建置 AI 基礎架構的難度非常高，且不一定能滿足 AI 專案需求。GMI Cloud 可提供客製化的私有雲服務、靈活的 AI 算力租賃模式，以及專業的 AI 顧問諮詢服務，助企業選擇最適合 AI 基礎設施解決方案，佈局全球市場。
文／林裕洋
儘管全球各種 AI 應用情境持續擴大中，然企業在 AI 基礎架構建設與維運過程中，卻面臨高階算力資源不足、AI 基礎架構穩定性不足、網路問題導致的研發精力耗費、以及對 AI 供應商的可靠性擔憂等多種挑戰。根據 Meta 公布研究報告顯示，在 Llama 3 等大型模型預訓練過程中，GPU 叢集穩定性也至關重要。以自身在為期 54 天預訓練階段中，在 466 次工作中斷事件中有多達 419 次屬於意外發生，其中有 58.7% 與 GPU 相關，突顯維持 AI 基礎架構穩定性的難度極高。
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GMI Cloud 雲端基礎架構副總裁 Jay Hsueh 指出，看準企業欠缺足夠維運 AI 基礎架構的痛點，我們從全球視野角度切入 AI 基礎建設市場，為企業提供國際級的 GPU 算力叢集解決方案服務，實踐部署應用服務與擴充 AI 算力的願景。目前我們 AI 算力原生雲端平台已獲得 NVIDIA 雲端夥伴（NPN）認證與亞太區的 GPU 優先分配權，並在全球市場吸引眾多用戶採用，是企業釋放寶貴人力與資源，專注在 AI 服務落地與推廣的首選方案。
驗證體系：確保硬體相容性與效能可靠性
為克服 AI 基礎架構維運的眾多挑戰，GMI Cloud 推出高穩定性、高效率的 GPU 算力叢集解決方案-GMI Cloud Cluster Engine。在預防未知故障方面，GMI Cloud 採取全方位的規劃與分層保護策略，從內部監控與診斷、本地備料庫存的快速更換，與多家資料中心業者的緊密合作，可將非預期停機時間降到最低最小化停機時間。在高穩定的 AI 算曆服務之外，GMI Cloud 還提供技術諮詢、簽訂服務等級協議（SLA）、問題追溯，以及 7×24 小時全天候服務，可確保客戶的應用服務穩定性。
Jay Hsueh 說，建議企業在選擇 AI 雲服務時，應該要根據自身 AI 場景、業務需求和預算進行綜合考量。針對長期穩定的工作負載，私有雲可能是一個合適的選擇；至於短期或臨時專案的工作負載，則可以考慮 AI 隨需租賃模式。GMI Cloud 時即非常重視其 GPU 叢集的品質與效能，並積極參與 NVIDIA Cloud Partner（NCP）資格認證，我們可以提供客製化的私有雲服務、靈活的 AI 算力租賃模式，以及專業的 AI 顧問諮詢服務，幫助企業選擇最適合的 AI 基礎設施解決方案。
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