FOR HOME
BUSINESS
GAMING
การพัฒนาโมเดล AI จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีสมรรถนะสูงเพื่อลดระยะเวลาในการประมวลผล โดย AI Solution สามารถแบ่งออกเป็นหลายระดับตามขนาดและความต้องการของงาน
Model Variant | Size Classification | vCPU (Cores/Threads per VM) | VRAM per VM | VGPU (Partitioned VRAM per VM) | Recommended GPUs | Storage (SSD/HDD) |
---|---|---|---|---|---|---|
RI Distill Qwen 14B | Small | 16-32 vCPUs | 64GB | 24GB | NVIDIA A100 (40GB) / RTX A6000 | 2TB SSD + 15TB HDD |
RI Distill Qwen 32B | Medium | 32-64 vCPUs | 128GB | 48GB | NVIDIA A100 (80GB) / RTX A6000 | 2TB SSD + 20TB HDD |
RI Base LM 67B | Extreme | 64-128 vCPUs | 256GB | 80GB | NVIDIA H100 (80GB) x2+ | 4TB SSD + 50TB HDD |
RI Full 67B | Extreme | 128-256 vCPUs | 1TB+ | 320GB+ (Multiple GPUs) | Multi-GPU NVIDIA H100 / MI300X (80GB-192GB Each) | 8TB SSD + 100TB HDD |
✔ ช่วยให้การประมวลผลโมเดล AI เร็วขึ้น
✔ ลดเวลาการฝึกสอนโมเดล (Training Time)
✔ รองรับการทำงานแบบขนานที่ใช้ทรัพยากรมาก
การพัฒนา AI ไม่ได้อาศัยแค่ซอฟต์แวร์ แต่ต้องมีฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมเพื่อรองรับการทำงาน บริษัทต่างๆ เช่น Hewlett Packard Enterprise (HPE), Huawei และ Dell Technologies มีโซลูชันที่ช่วยในการตั้งค่าระบบคอมพิวเตอร์สำหรับ AI โดยเฉพาะ
Up to 192 Cores 384 Threads
Max. Boost Clock 3.7GHz
Up to 144 Cores 144 Threads
Max. Boost Clock 3.0GHz
256GB Memory 6TB/s
Memory Bandwidth Peak Eight-bit
Precision Performance (FP8) 2.61PFLOPs
94GB Memory
3.9TB/s Memory Bandwidth
Peak Eight-bit Precision Performance (FP8) 3,341 teraFLOPS
การแปลงข้อมูล (Data Transformation) เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่ทำให้ AI สามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพ ทีมวิศวกรจากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย (Chula) และ University College London (UCL) ให้บริการด้านการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ AI โดยเน้นในหลายๆ ด้าน เช่น
บริการ AI | รายละเอียด |
---|---|
Business Consultant | AI วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำและเพิ่มประสิทธิภาพของ Workflow |
HR Recruitment | ใช้ AI และ Chatbot ในการคัดกรองและวิเคราะห์ Soft Skills ของผู้สมัคร |
Business Info | AI วิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ |
Employee Onboarding | ใช้ AI จัดการทรัพยากรภายในองค์กร เช่น การตั้งค่า IT และติดตามความก้าวหน้าของพนักงานใหม่ |
Personalized Marketing | AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อสร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคล |
Industrial Automated Manufacturing/Warehouse | ใช้ AI, Automation, Computer Vision และ Predictive Maintenance เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในโรงงานและระบบคลังสินค้า |
Customer Service | ใช้ Chatbot, Sentiment Analysis และ Voice AI ในการให้บริการลูกค้า |
✔ ช่วยให้ข้อมูลมีความเป็นระเบียบและนำไปใช้กับ AI ได้ง่าย
✔ ลดเวลาที่ต้องใช้ในการเตรียมข้อมูล
✔ เพิ่มความแม่นยำของ AI ในการวิเคราะห์และตัดสินใจ
นอกจากซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ระบบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง เช่น Data Center ก็มีบทบาทสำคัญ โดยระบบ Data Center ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ AI ควรมีองค์ประกอบหลักดังนี้
องค์ประกอบ Data Center | รายละเอียด |
---|---|
A/C System | ระบบทำความเย็นเพื่อลดอุณหภูมิของเซิร์ฟเวอร์ |
Access Control | ระบบควบคุมการเข้าถึงเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล |
Back-Up UPS | ระบบสำรองไฟฟ้าเพื่อให้มั่นใจว่าเซิร์ฟเวอร์ทำงานได้ต่อเนื่อง |
บริษัทที่ให้บริการด้าน Data Center เช่น Vertiv, APC, Eaton และ Delta สามารถช่วยออกแบบและติดตั้งระบบที่รองรับการประมวลผลของ AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
AI Solution นี้เหมาะสำหรับ ธุรกิจ, นักวิจัย, สถาบันการศึกษา และบริษัทที่ต้องการพัฒนา AI โดยใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง พร้อมทั้งบริการที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น
หากคุณต้องการพัฒนา AI อย่างเต็มรูปแบบ ควรเลือก ฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม, ระบบประมวลผลที่รองรับการขยายตัว, และบริการ Data Transformation ที่ช่วยให้ข้อมูลพร้อมใช้งานได้ดีที่สุด
สนใจสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
LINE: @iristw.com หรือ
โทร 094-887-5498