AI專案必讀：企業如何挑選最合適的GPU算力租用方式

隨著AI應用普及與模型規模不斷擴大，對於高效運算資源的需求也日益增加。許多企業與研究單位不再選擇自建昂貴的伺服器，而是透過「GPU算力租用」方式，以更具彈性的方式獲取運算資源。根據不同用途與規模，算力租用可分為三種主要形式：實體主機租用、虛擬機租用與容器化服務。

一、實體伺服器租用（Bare Metal / 獨立主機）
實體伺服器租用是最傳統、效能最穩定的方式。使用者可租用整台主機，並根據需求配置多張 NVIDIA 或 AMD GPU，以叢集架構提升平行運算能力。此類方案常用於對效能與資料安全性要求高的產業，如人工智慧開發、金融風險分析、高頻交易與雲端遊戲伺服器等。

優勢：
1. 專屬資源獨立運行，效能穩定可靠。
2. 安全性高，適用於政府、醫療與金融等機構。
3. 適合長期或大型計算任務，如AI模型訓練、基因運算與氣象模擬。

缺點：
1. 成本較高，即使閒置資源也需支付整機費用。
2. 擴充彈性有限，難以快速因應負載變化。
3. 維運成本高，需專業人員進行硬體與系統管理。

二、虛擬機租用（Virtual Machine / vGPU）
虛擬機租用利用虛擬化技術，將一台實體伺服器劃分為多個虛擬環境，並可共享同一張GPU的部分運算資源（vGPU）。使用者可依專案需求租用其中一個或多個虛擬機，常見於中小型企業、AI開發測試與遊戲串流應用。

優勢：
1. 資源配置彈性高，可依需求即時調整。
2. 成本較低，按使用量計費。
3. 便於快速部署與開發測試，無需管理底層硬體。

缺點：
1. 資源共享可能造成效能波動。
2. vGPU 效能通常低於實體GPU，較適合AI推論而非訓練。
3. 網路與I/O表現受限，不適用於高頻存取的運算場景。

三、容器化GPU服務（Containerized GPU Service）
容器化服務利用 Docker 或 Kubernetes 技術在雲端建立可彈性擴展的GPU運算環境。透過像 NVIDIA GPU Operator 這類工具，可提高GPU利用率、減少閒置，並在不同節點間動態調整運算資源。此模式特別適用於AI模型訓練、部署與持續開發。

優勢：
1. 部署速度快，可即時啟動運算環境。
2. 支援自動化擴展，能依工作負載動態調整GPU數量。
3. 特別適合雲端AI開發、訓練與MLOps應用。

缺點：
1. 對技術人員有一定要求，需熟悉容器與Kubernetes管理。
2. 部分平台限制GPU訪問權限，可能影響效能表現。
3. 主要適用於AI訓練與推論場景，不適合長期高佔用任務。

台灣GPU算力租用新選項：GWS AI Cloud 彈性方案
傳統市場的GPU租用通常以整片GPU為單位，而 GWS AI Cloud 提供了更具彈性的選擇，讓企業可依需求以 0.25、0.5、1 或 2 片GPU為單位租用。這種靈活的架構讓用戶能根據AI專案的階段性需求調整租用規模與時間。
舉例來說，若企業選擇租用 0.5 片GPU為期6個月，在期間若算力不足，可隨時追加租用量。若企業希望將AI環境部署於內部資料中心，也能選擇其他客製化方案，降低AI導入門檻。

方案A｜GWS AI Cloud 算力租用
• 虛擬GPU訂閱制
• 費用監控與彈性計費
• GPU容器託管與維運支援
• 雲端整合式解決方案
適用對象： 銀行、電商、行銷與AI應用團隊

方案B｜GWStack AI 安裝部署
• 專業AI環境架構設計
• 整合CPU、RAM、Storage、GPU資源
• 提供安裝、配置與測試服務
• 含授權與後續技術支援
適用對象： 需在企業內部自建AI運算環境的公司

方案C｜AI Cloud 雲平台建立
• 資料中心評估與建置
• AI架構設計與測試
• 長期維運與專業技術支援
適用對象： 想建立自有AI資料中心或AI即服務平台的企業

靈活租用是企業邁向AI轉型的關鍵
無論是獨佔效能的實體伺服器、彈性的虛擬機，還是高度可擴展的容器化GPU環境，算力租用都已成為AI時代的重要基礎設施。企業可依自身規模、預算與技術條件選擇最合適的方案，以確保AI專案運行穩定且具成本效益。
數位通國際 GWS AI Cloud 近年已協助台灣數發部數位產業署、雲高科技及泰國企業建構專屬GPU平台，滿足從AI訓練、推論到資安防護（零信任架構、DDoS防禦、雙因子認證）的多層需求。靈活的GPU租用服務，正逐漸成為企業加速AI創新與數位轉型的關鍵動能。