隨著AI、大數據與高效能運算(HPC)的發展，算力(Computing Power)成為企業與科研機構的關鍵資源，尤其GPU在AI訓練與推理中扮演核心角色。然而，建立高效算力環境的成本高昂，因此算力租用(Computing Power Rental)成為企業降低硬體投資、彈性擴展資源的最佳選擇。本文將探討算力租用的概念、應用產業、租用類型及技術架構，並介紹台灣GPU算力租用方案，幫助企業高效利用AI算力，加速科技創新與數位轉型。
AI算力租用/租借精選內容：
算力是什麼? 如何擁有高算力?
算力，又稱為計算或運算能力，是指通過對訊息、數據進行處理，實現目標結果，輸出的計算能力。算力與演算法和數據皆是AI最重要的三大核心，如使用者想要提高或取得算力，可從以下5方面著手。
- 更高效硬體：GPU、TPU，增加VRAM、RAM，優化網路架構。
- 軟體與算法優化：高效能計算庫、並行計算、混合精度訓練。
- 算力管理與調度：Kubernetes、Slurm等優化算力分配。
- 雲端算力租用：彈性擴展GPU資源，降低硬體投資成本。
- 節能與算力優化：使用液冷技術、低功耗GPU，提高計算效率。
要擁有穩定的高效能算力，除了得考量上述五方面外，一開始的軟硬體建置、安裝設定、到後續維護，這些成本費用十分高昂，且往往面臨諸多挑戰，包括後續硬體擴充、維運複雜性高以及資源利用率低下、IT人員的技術不足等問題，因此一般的企業和研究機構會直接選擇算力租用/算力租借的方案，透過GPU租用來提升AI算力。
算力租借 / 算力租用特色
算力租用(Computing Power Rental)起源於雲端運算的發展。雲端運算提供商將其龐大的計算資源透過網際網路以服務的形式提供給使用者，使用者無需購買昂貴的硬體設備，即可獲取所需的計算資源。不僅降低企業的初始投入成本，還提高資源的利用效率。
哪些產業或企業需要GPU算力租用？
- 科技公司：高性能GPU可加速深度學習與機器學習模型的開發與優化，讓從事人工智慧、機器學習和數據分析的企業顯著縮短訓練時間。
- 影視製作與遊戲開發：高效能的圖形渲染能力，可製作高品質的視覺內容且加速專案流程與進度。
- 科研機構：AI算力能支援分子動力學、天體物理學模擬與流體力學分析等科研用途。
- 金融機構：銀行和投資公司需要AI算力來快速處理結構化與非結構化數據的批量運算，助力企業洞察關鍵數據趨勢。
- 醫療產業：醫學影像處理、基因研究和新藥開發等領域需要高效AI算力提高研究效率與準確度。
算力租借種類介紹
根據使用者需求和資源配置，算力租用主要分為以下3種類型：
1. 整台物理伺服器租用/實體主機租用
透過租用ABMS/Bare Metal的方式，再配置多張NVIDIA或AMD GPU，利用GPU叢集(Cluster)架構，提高並行計算能力。適用於對效能和安全性要求高的應用，如企業級人工智慧開發、雲端遊戲伺服器、金融機構進行風險分析與高頻交易(HFT)等，是台灣企業中較為常見的GPU算力租用方式。
優勢：
1.獨佔資源，確保AI算力的穩定性與效能。
2.高度安全，適用於金融機構、醫療AI、政府機構等對數據安全性要求高的場景。
3.適合長期計算任務：如大型AI模型訓練、天氣模擬、基因運算等。
缺點：
1.成本高：需要支付整台伺服器的租用費用，即使資源閒置也無法降低成本。
2.靈活性低：無法按需快速擴展，若算力需求變化大，可能造成資源浪費。
3.維護需求高：可能需要IT團隊管理伺服器配置、系統更新、散熱管理等
2. 虛擬機租用
利用虛擬化技術，將實體伺服器劃分為多個虛擬機，可將單張高效GPU分配給多個虛擬機 (vGPU技術支援)，使用者可以租用其中的一個或多個，適用於AI推理、遊戲串流等應用，適合中小型企業和開發測試環境，是台灣企業中較為常見的GPU算力租用方式。
優勢：
1.彈性高：可根據需求動態調整CPU、RAM、GPU資源。
2.成本較低：按需計費，僅需支付所使用的資源，無需承擔整台伺服器的費用。
3.適合測試與開發：開發人員可快速部署測試環境，無需管理底層硬體。
缺點：
1.共享資源：不同用戶共享同一台伺服器，可能導致性能波動，影響AI訓練穩定性。
2.GPU效能受限：虛擬GPU(vGPU)技術的效能通常比獨立GPU低，適合推理，但不適合大規模AI訓練。
3.網路與 I/O可能受限：虛擬機的 I/O(磁碟存取、網路吞吐量)可能低於實體伺服器，影響數據密集型應用的效率。
3. 容器化服務
基於Docker或Kubernetes等容器技術部署GPU計算環境，容器化技術(如 NVIDIAGPUOperator)可確保GPU資源高效利用，避免GPU閒置浪費。這種模式適用於雲端開發、AI訓練與部署，具備高擴展性和彈性。
優勢：
1.即時啟動：快速部署GPU計算環境。
2.支援自動擴展：可根據工作負載動態增加GPU容器數量。
3.適合雲端運算與AI服務：如 GWS AI Cloud，開發者可輕鬆部署AI模型。
缺點：
1.IT技術門檻：需要熟悉Docker、Kubernetes、Helm等容器管理工具，對於非技術用戶較難上手。
2.GPU資源可能受限：部分平台可能限制GPU訪問權限，導致容器內應用程式無法完全發揮GPU效能。
3.適用場景受限：主要適用於AI訓練、推理與分散式計算，不適合長期占用GPU資源的高效能運算。
算力架構介紹
算力架構通常是在整個AI解決方案之中的硬體GPU層，一般的AI解決方案中包含資料中心IDC、軟硬體層，以下將以數位通的GWS AI Cloud為例介紹。
GWS AI Cloud，提供AI環境架構設計、最先進的軟硬體、電腦伺服器、一體機、AI資料中心建置到管理的AI一條龍服務。以 GPU為核心的運算環境可大幅提升深度學習、機器學習及數據處理任務的效率，對需要海量運算的應用(如自然語言處理、圖像識別與生成、語音合成等)尤為適用。
為滿足AI開發，GWS AI Cloud亦具備常見的深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch 和 MXNet)，可加速開發流程，搭配直觀的雲端平台更能輕鬆完成AI算力資源的配置與管理，包括創建虛擬機、分配GPU資源、監控運算進度等操作。如要將算力服務整合到自己的應用程序或自動化工作流中，亦可透過API訪問執行，實現更高效的資源調度與管理，無需專業的 IT 團隊支援。此外，多層次的安全防護措施，包括數據加密、存取控制與實時監控，確保使用者數據的私密性與完整性。高可用架構與智能故障恢復機制，提供穩定的服務體驗，即使在高負載情況下也能確保任務的順利執行。
台灣GPU算力租用方案推薦
有別於市場上以整片GPU/CPU為單位租賃方案，GWS AI Cloud是全台唯一首創提供從0.25片、0.5片到1至2片以上等多種選項，企業用戶可依其專案需求選擇算力租用的規模與時間。
舉例來說，選擇0.5片租6個月，若期間內AI算力不夠，可隨時追加GPU租用量。如企業想將AI設備部署在企業內部或是打造自有的AI雲平台/AI資料中心，亦可選用其他方案，來降低企業AI解決方案門檻。
方案A. GWS AI Cloud 算力租用
- 虛擬GPU訂閱制
- 費用管理與監控
- 容器環境託管服務
- 全方位雲端解決方案
適用企業：銀行、電商、營銷單位等。
方案B. GWStack AI 安裝部署
- AI環境架構設計
- 硬體資源 (CPU, RAM, Storage, NVIDIA & AMD GPU)
- 安裝、配置和測試服務
- 一體機授權與技術支援
適用企業：對硬體基礎設施有需求、想將設備放在企業內部、打造企業私有AI雲平台。
方案C. AI Cloud 雲平台建立
適用企業：想打造屬於企業自身的大型AI應用服務、AI資料中心與軟硬體基礎設施、再將此平台對外提供服務的企業(白牌)。
算力租用已成為企業和科研機構獲取高性能計算資源的重要方式，尤其在AI、數據分析、影視製作等領域，GPU算力的需求與日俱增。透過靈活的租用方式，企業可以降低成本並提升運算效率，未來算力租用市場將持續成長，為各產業帶來更多發展機會。
數位通國際GWS AI Cloud近期已協助台灣數發部數位產業署、雲高科技、泰國企業，打造各自專屬GPU AI算力平台，提供企業足夠且可高效穩定運行AI應用的算力，同時滿足零信任架構、面對DDoS攻擊進行防禦、雙因子認證等多項資安需求。
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