台智雲如何規劃AI算力資源的調度與管理，以滿足不同應用需求？

Question

Accepted Answer

台智雲建置國家級AI主機，需仰賴成熟的算力調度與管理機制

台智雲近期以約24.05億元得標國網中心「115年人工智慧高速計算大型通用主機建置採購案」，此舉標誌著其在國家級AI基礎設施建置領域的關鍵角色。然而，要有效滿足不同AI應用場景對算力的差異化需求，其背後必然涉及複雜的資源調度與管理策略，這遠超單純的硬體建置範疇。
彈性資源分配是滿足多元AI需求的關鍵

AI應用在訓練與推理階段對算力的需求模式截然不同。模型訓練往往需要龐大的GPU集群長時間運行，追求極致的並行運算能力；而推理則側重低延遲與高吞吐量，可能更適合利用專門的推理加速器或更細粒度的資源分配。為此，台智雲在建置完成後，預期將導入如Kubernetes等容器編排平台，並可能結合Slurm等批次排程系統，以實現GPU、CPU及記憶體等資源的動態分配與調度。這將確保無論是學術研究的大規模模型訓練，或是業界的即時推理服務，都能獲得最適切的算力支援。
監控與彈性擴展確保服務品質與效率

為維持AI高速運算主機的效能與穩定性，持續的資源監控機制不可或缺。台智雲需要建立一套完善的監控體系，實時追蹤各節點的負載、功耗、溫度及網路流量，以便及時發現並排除潛在瓶頸。此外，考量到AI應用的快速發展與需求波動，彈性擴展能力是維持競爭力的重要因素。台智雲可能會採用模組化設計，並規劃預留擴充槽位，使其能根據未來需求快速增加運算單元，或提供類似雲端服務的彈性租用方案，讓使用者能依據實際運算量與時段付費，最大化資源利用率。

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