AI Infrastructure

โครงสร้างพื้นฐาน AI

GPU Cluster, ML Pipeline และ Compute ที่ขยายได้ สำหรับงาน AI ระดับหนัก เราออกแบบและดูแลโครงสร้างที่ใช้ฝึกและให้บริการโมเดลของคุณ ทั้งแบบ On-premise และ Cloud สำหรับองค์กรทั่วประเทศไทย

GPU Cluster — 4× NVIDIA A100GPU0GPU1GPU2GPU3GPU Memory Usage71%Training ActiveEpoch 47/100Throughput12.4K tok/s

คุณสมบัติหลัก

GPU Cluster

จัดหาและดูแล GPU สำหรับการฝึกและ Inference ปริมาณสูง

ML Pipeline

Pipeline ที่ทำซ้ำได้ สำหรับเตรียมข้อมูล ฝึก และ Deploy

Model Serving

ให้บริการโมเดลที่ Latency ต่ำและขยายได้ สำหรับงาน Production

On-Prem หรือ Cloud

Deploy ตามความต้องการด้านข้อมูลและกฎระเบียบ รวมถึง Data Sovereignty

ขั้นตอนการทำงาน

1

เก็บความต้องการ

ประเมินปริมาณงาน Throughput และข้อกำหนดที่ตั้งของข้อมูล

2

ออกแบบสถาปัตยกรรม

ออกแบบ GPU, Storage และเน็ตเวิร์กให้เหมาะกับงาน AI

3

สร้างระบบ

จัดเตรียม Compute, Pipeline และระบบ Serving

4

ดูแลระบบ

Monitor การใช้งาน ต้นทุน และประสิทธิภาพ พร้อมขยายตามต้องการ

เทคโนโลยีที่ใช้

NVIDIA GPUKubernetesRayKubeflowMLflowTritonSlurmS3

ประโยชน์ที่ได้รับ

Compute พอดีกับงาน AI ของคุณ
มีตัวเลือก On-premise เพื่ออธิปไตยข้อมูล
ML Pipeline ที่ทำซ้ำได้
ให้บริการโมเดล Latency ต่ำ
ใช้ GPU อย่างคุ้มต้นทุน
ขยายได้ตั้งแต่ Pilot จนถึง Production

บริการที่เกี่ยวข้อง

คำถามที่พบบ่อย

มีบริการ GPU Compute ไหม?+

มีครับ ทั้ง GPU Cluster สำหรับฝึกโมเดลและ Inference ปริมาณสูง

รันแบบ On-premise ได้ไหม?+

ได้ครับ ทั้ง On-premise เพื่ออธิปไตยข้อมูล บน Cloud หรือแบบ Hybrid

ดูแล ML Pipeline ให้ด้วยไหม?+

ดูแลครับ ทั้ง Pipeline ที่ทำซ้ำได้สำหรับเตรียมข้อมูล ฝึก และ Deploy

พร้อมเริ่มต้นแล้วใช่ไหม?

คุยกับทีมเรา และรับคำปรึกษาฟรีที่ตรงกับธุรกิจของคุณ

นัดปรึกษาฟรี