企業導入AI 挑戰重重
AI 技術正快速滲透各行各業，企業對 AI 計算資源的投資日益增加。無論是內部資料中心，還是雲端服務，如何最大化運算效能、降低成本，成為企業導入 AI 的關鍵課題。然而，許多企業在 AI 落地過程中，仍面臨以下挑戰：
GPU資源浪費
GPU 平均利用率僅 30%，大量運算資源閒置，導致硬體投資回報率低。
算力調度缺乏彈性
缺乏靈活的資源調度機制，無法因應多變的 AI 工作負載，導致計算資源供需失衡。
AI開發流程複雜
AI 開發涉及繁瑣的手動操作，從環境建置、資源分配到模型部署，流程冗長且影響研發效率。
AI-Stack 徹底解決 GPU 計算資源昂貴且有限的挑戰，整合容器化技術、自動化排程、高效能計算與分散式計算，將其應用於深度學習領域，實現了高效能與成本效益的最佳平衡。
領取白皮書
領取數位無限AI-Stack白皮書「突破AI開發瓶頸 GPU自動調度讓算力使用率極大化」，深入了解企業導入AI挑戰以及AI-Stack解決方案。
閱讀這篇白皮書後，您會了解：
🔹生成式 AI 市場規模與成長預測
🔹企業導入 AI 的應用與挑戰
🔹數位無限的AI-Stack 平台如和協助解決困難
🔹AI-Stack 應用具體案例
AI-Stack 創造企業AI投資效益
數位無限的 AI-Stack 是業界領先的AI基礎設施管理平台，更是企業導入AI的關鍵利器。透過先進的GPU管理技術，AI-Stack不僅優化算力資源分配，還能大幅提升AI開發效率與投資效益，助力企業加速AI應用落地。
GPU利用率提高
GPU 叢集的平均利用率超過 90%，大幅優化硬體資源。
生產力提升
實驗數量大幅提升，成果產出更快。以每 GPU 進行的實驗數來衡量，生產力提升超過 10 倍。
降低硬體成本
提高投資回報率（ROI），集群資源的高效運用降低了硬體支出成本。
簡化工作流程
資料科學家不再需花費大量時間在管理基礎設施與工具，而是能夠專注於提升實驗數量與質量。
