完整的企業 AI 參考堆疊

透過使用企業級 Kubernetes 平台連結主要開放原始碼 AI 架構與生成式 AI 模型,企業只需幾分鐘即可從裸機運算邁向生產級 AI,盡可能縮短在 AMD 運算平台上從 AI 實驗到大規模生產的時間。

Diagram of AMD's AI ecosystem stack. Layers: AI Models (Llama, DeepSeek, GPT-OSS, Gemma, Qwen, Mistral, Cohere); AI Frameworks (PyTorch, vLLM, AI icon); AMD Enterprise AI (Solution Blueprints, Inference Microservices, AI Workbench, Resource Manager); AI Compute Platforms (AMD Instinct, Ryzen, EPYC, Radeon).

加速從試驗到投產期間的企業 AI

最佳化的運算使用率

AI 運算資源會在不同使用者群組、專案與使用案例間獲得高效率運用。

更快的價值實現速度

從裸機或雲端到實際執行工作負載,成為幾分鐘的事情。

高效率 AI 作業

將基礎架構自動化,專注在 AI 真正的價值。

無與倫比的 TCO

符合成本效益的高效能硬體搭配經過精簡和最佳化的軟體。

開源模組化架構

完全開源的平台可確保您避免受限於單一廠商,並從全球 AI 社群中獲得最大效益。

大規模部署、管理和加速 AI 工作負載

專為採用 AMD 資料中心技術的企業規模所打造,直覺式的介面可讓組織快速開始進行 AI 開發,並且在整個組織中高效率地利用運算資源。

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AMD Inference Microservices

為 AMD 硬體統合模型、引擎和最佳化組態的預先建置推論容器。支援 OpenAI 相容 API 和開放權重模型,實現無須重新設計的快速部署。硬體感知調整可最佳化精度、Tensor 平行處理和輸送量,以提供最佳效能。

大規模推論

智慧型推論路由與排程、模型快取處理,以及根據實際使用率的即時自動規模調整,再加上產業標準 API。


最佳化的 AIM 容器與作業系統執行時間

針對 AMD 硬體選項及具體使用案例專屬 KPI 最佳化的模型設定檔。


企業級安全性與控管

透過即時監測儀表板的可檢視性與模型管理,以及模型與金鑰的生命週期管理。

AMD AI Workbench

針對 AIM 的部署管理,AMD AI Workbench 為使用者提供一個易用的低程式碼環境。易於使用的配方,讓 AI 開發人員能夠進行低程式碼微調,專業使用者另有工作空間與 CLI 參考工作負載可以運用。

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AMD AI Workbench
部署和管理 AIM

可針對 AIM 進行部署、互動和監測的直覺式介面。


開發人員工作空間

以筆記型電腦、主流 IDE 或彈性 SSH 層級存取管制為基礎的虛擬化開發環境。


社群開發人員工具

開發人員平時最常使用 AI 開發工具,類型涵蓋實驗追蹤與管線,到基準測試與剖析。

AMD Solution Blueprints

可立即部署的參考應用程式,使用 AIM 打造,既可加快部署,也可作為開發工作的起始點。Solution Blueprints 可讓您輕鬆嘗試各種微服務解決方案,實際探索 AIM 的可能性,例如代理式工作流程、文件摘要產生、RAG 聊天機器人和 AI 編碼助理。

可彈性適應企業需求

依您的需求擴充與修改經驗證的參考應用程式,同時保留部署一致性。依您的部署需求自訂 Solution Blueprints。


Kubernetes 原生部署

Solution Blueprints 已製作成 Helm Chart 套件,可直接部署在採用 AMD 運算技術的 Kubernetes 叢集。


AMD Solution Blueprints 目錄

探索持續擴充的 Solution Blueprints 目錄,從示範與介面,到代理式平台與工作流程一應具全。

AMD Resource Manager

AMD Resource Manager 提供健全的叢集管理、即時監測和精細的存取控制,讓組織可以高效率地管理運算資源。

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AMD Resource Manager
智慧型資源排程

使用智慧型工作負載排程,根據預先定義的原則與優先順序來彈性分配資源,減少顯示卡的閒置情況。


工作佇列管理

透過智慧配額配置和動態擴充,確保將運算力平衡地分配給團隊與工作負載。


指標與分析

追蹤並監測所有使用者群組和工作負載的運算使用率。根據實際回饋來最佳化資源配置。

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