计算
GPU、CPU、内存、节点形态及节点内互联。
INFRASTRUCTURE
让计算、数据和连接成为一个系统。
AI 基础设施的可用性来自各层之间的配合。我们围绕工作负载讨论计算、网络、存储、部署管理与支持边界。
五个相互影响的层次
任何一个层次的假设，都可能改变最终资源组合。
网络
集群通信、业务接入与独立管理路径。
存储
热数据、模型文件、检查点与结果归档。
部署管理
镜像、依赖、权限、调度、监控与变更方式。
支持
验收口径、问题归属、响应方式与持续协作范围。
“带宽”不是一个数字
不同网络服务不同流量。需求沟通时，需要先说明流量发生在哪里。
节点内 GPU 互联
服务同一节点内的卡间通信，与服务器外部网络不是同一个指标。
节点间集群网络
支持多节点训练或分布式任务通信，需要结合并行方式判断。
业务接入网络
承载数据进入、推理请求或团队访问，关注实际接入路径与边界。
管理网络
用于运维和管理平面，需与业务访问责任和权限一起定义。
数据在工作流中的不同位置
存储设计要理解数据何时被读取、写入和保留，而不只是看总容量。
数据读取
训练或微调持续读取的数据集，关注吞吐、并发和组织方式。
模型文件
基座模型、权重与环境资产需要清晰的进入和版本管理路径。
检查点
写入频率、单次体量与恢复方式会影响运行节奏。
结果归档
输出、日志和最终成果的保留与迁移边界需提前确认。
架构示意用于需求沟通的架构示意，不代表已部署的生产拓扑。
可靠性来自可确认的边界
我们讨论架构和运维考虑，但不在缺少项目约定时虚构可用率或服务保证。
环境基线
确认镜像、驱动、框架、依赖和可复现方式。
观察与验收
在项目范围内定义需要观察的状态与通过标准。
故障边界
明确硬件、网络、软件和客户工作负载之间的排查协作。
变更管理
对更新窗口、数据迁移和环境变更方式作出项目约定。
KOREA COMPUTE CENTER
在韩国建设自有算力中心。
AROXEON 正在韩国建设自有算力基础设施，用于支持面向具体项目的 AI 工作负载规划与部署协同。
具体位置、规模、设备配置、供应状态及服务条件尚未在本网站公开，均以项目确认信息为准。INFRASTRUCTURE
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