技嘉科技通过工作站与服务器产品线，提供从AI原型开发到规模化训练及推理部署的全周期解决方案，支持软硬协同与混合云架构，助力企业高效落地人工智能应用。
企业在引入人工智能技术时，最关心的是如何实现稳定、高效、可扩展的AI部署。从研发阶段的模型训练到生产环境中的推理服务，硬件基础设施的选择至关重要。技嘉科技（GIGABYTE）凭借其工作站与服务器产品线，为企业提供了一站式的AI部署方案，覆盖从小规模实验到大规模集群部署的全生命周期需求。
灵活开发：GIGABYTE工作站助力AI原型设计
在AI项目初期，团队通常需要快速验证算法和模型可行性。GIGABYTE工作站如W291-Z50或G482-Z51，搭载多颗AMD EPYC处理器和多个NVIDIA GPU（支持高达4块A100或H100），为深度学习训练提供强大算力。
- 支持PCIe Gen4高速接口，提升GPU与存储间的数据吞吐
- 大容量内存支持（最高4TB DDR4），满足复杂模型加载需求
- 模块化设计便于升级，适合研究团队迭代开发
这类设备可部署于本地实验室，保障数据安全，同时兼容主流AI框架如TensorFlow、PyTorch，便于开发者调试与优化模型。
规模化训练：GIGABYTE服务器支撑高性能计算
当模型进入大规模训练阶段，企业需要具备横向扩展能力的服务器架构。GIGABYTE的G系列GPU服务器（如G482-Z54）专为AI训练设计，支持8个NVIDIA H100 SXM5 GPU，通过NVLink实现高速互联，显著缩短训练时间。
- 采用双路EPYC处理器，提供高核心数与I/O带宽
- 支持InfiniBand或RoCE网络，适用于分布式训练场景
- 智能散热与电源管理，保障7×24小时稳定运行
这些服务器可构建AI计算集群，配合Kubernetes或vSphere等虚拟化平台，实现资源调度自动化，提升整体利用率。
高效推理部署：从边缘到数据中心的灵活选择
模型训练完成后，推理部署需兼顾延迟、吞吐与成本。GIGABYTE提供多种形态设备适应不同场景：
- R281-SE1：标准机架服务器，适合数据中心批量部署在线推理服务
- G161-Z40：紧凑型边缘服务器，内置2块GPU，用于工厂、门店等边缘AI应用
- 支持MIG（多实例GPU）技术，单卡分割服务多个任务，提高资源利用率
结合NVIDIA Triton Inference Server等工具，可实现模型版本管理、动态加载与自动扩缩容。
软硬协同：完整生态加速AI落地
GIGABYTE不仅提供硬件，还整合软件支持体系：
- 预装GIGABYTE AI Management Suite (GAIM)，简化GPU监控与资源分配
- 支持NVIDIA AI Enterprise软件套件，确保企业级稳定性与安全性
- 提供参考架构与部署指南，缩短上线周期
与云平台（如AWS Outposts、Azure Stack）也可集成，实现混合AI架构部署。
基本上就这些。从单台工作站起步，到构建私有AI云，GIGABYTE的解决方案帮助企业平滑过渡各个阶段，降低部署门槛，提升AI项目成功率。
