AI / REFERENCE ARCHITECTURE

AI 資料管線與儲存分層

連接採集、處理、訓練與備份，讓資料跟上計算節奏。

硬件與應用場景參考圖

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步釐清技術條件

區分原始資料、清洗結果、訓練樣本、模型檢查點及封存副本，設定容量與保留期。

熱資料可用本地 NVMe；共享資料按需求評估 NAS、檔案或物件儲存，避免一種介質承擔所有工作。

以資料載入器、CPU 解碼、網路與儲存實測定位瓶頸；順序跑分不能代表小檔案工作負載。

建立版本、權限及備份策略，定義可接受資料損失與恢復時間，並以還原演練驗證。

REFERENCE WORKFLOW

此為架構規劃方向，不是已完成案例或性能承諾。實際軟件、設備與服務範圍須按項目確認。

目標應用與模型、資料規模、使用者或節點數、延遲與吞吐要求、現有資源、預算及現場限制。若已有測試結果，可據此縮小選型範圍。

可按項目討論選型、物料清單、樣品與採購協調。具體型號可供性、技術實施、安裝與驗證範圍，需在需求確認後另行約定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION