即時 AI-Ready 基礎架構，讓創新不再等待
AI 工作負載瞬息萬變，你的基礎架構也該同樣靈活。
對開發者、新創公司或大型企業而言，傳統雲端與裸機資源往往有三大挑戰：
- 啟動延遲：建立 VM 或實體機器需數分鐘甚至數小時，對只想快速測試或部署新模型的團隊來說是沉重負擔。
- 成本浪費：閒置資源依然持續計費，而 AI 工作負載往往並非長時間穩定運行。
- 供應商綁定：許多團隊需要的是彈性算力，而不是被迫簽訂長約或依賴專屬 API。
這些問題在開發者、研究人員與產品團隊之間形成缺口：GPU 資源要即時可得，但又不能背負過度的管理與成本。
解決方案：On-Demand AI Containers
現在，GMI Cloud 的 Cluster Engine 推出 On-Demand AI Containers ——
專為 AI 優化的容器，幾秒就能啟動、隨需擴展，用多少付多少，徹底消除閒置浪費。
✨ 特色與優勢
- ⚡ 速度 – 近乎即時啟動
容器可立即啟動，幫助團隊快速測試、快速迭代，大幅縮短產品上市時間。 - 📈 彈性 – 隨需伸縮
從單一容器的快速測試，到成千上萬推論任務，資源隨需求自動擴縮，避免過度或不足配置。 - 🌍 全球佈局 – 就近部署
全球節點可將運算靠近使用者，降低延遲並符合各地資料法規，特別適合即時 AI 應用。 - 💸 效率 – 用多少付多少
容器在閒置時自動關閉，數據安全存放於共享儲存，下次可快速重啟，避免 GPU 閒置成本。 - 🎯 AI 最佳化 – 支援推論與訓練
調度設計以 GPU 為核心，無論推論管線或訓練任務，都能達到最佳性價比。 - 🛠 開發者友善 – API 與自定義映像
支援現有開發工具與流程，開發者可自帶映像或使用官方版本，秒級部署，無專屬綁定。
🔧 運作方式
在背後，GMI Cloud 的 Cluster Engine 負責管理 GPU、網路與排程。
On-Demand 容器將這些複雜度抽象化，讓團隊專注在模型本身，而非基礎架構。
內建遙測提供可觀測性與效能洞察，無需額外外掛工具。
👥 適用對象與場景
- 推論業界：適合需求波動大的生成式 AI 平台、SaaS 新創，或需要應付突發流量的企業。
- 開發與測試：開發者、研究人員可秒級啟動環境，快速實驗，無需等待或承擔長約。
- 全球應用：伴隨使用者成長自動調整資源，確保效能與成本平衡。
（大型訓練仍建議使用專屬或預留環境，但 On-Demand AI Containers 為短期或小規模訓練提供了最佳靈活性。）
🔓 現已開放測試
- Beta 公測中
- 支援 GPU：NVIDIA H100 / H200
- 零長約、零綁定 —— 需要時即可獲得即時 AI-Ready 基礎架構。
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