18/09/2026
⭕ GPU 越多,AI 就一定越快嗎?
❌ 不一定!
當儲存效能跟不上 AI 工作負載,GPU 可能只能「等資料」,不僅浪費算力,也拉高基礎架構成本💸
AI-Stack × QNAP 結合 GPU 編排與高效能儲存,打造更高效的 On-Premises AI 基礎架構,特定測試條件下,啟用 RDMA 後,測得延遲由約 5,110 ms 降至 12 ms ⚡
讓算力不再等待,Make every GPU count !
#敦新科技代理
從金融業的智慧客服與風險控管模型、醫療機構的醫學影像辨識,到半導體與高階製造的缺陷檢測與智慧排程,自建地端 AI 基礎設施已成為企業的重要策略選項。然而部分企業投入高額預算採購 GPU 伺服器後,才發現實際產出仍...