Massed Compute

什麼是 Massed Compute AI

Massed Compute AI 是一個專注於高效能雲端運算的解決方案供應商，提供以 GPU 與 CPU 為核心的彈性運算資源，滿足人工智慧訓練與推論、機器學習工作流程、VFX 影像與動畫渲染、高效能運算（HPC）、科學模擬以及資料分析等多元情境。其服務涵蓋按需運算與 Bare Metal 伺服器兩大範疇，使用者可依工作負載在共享或專屬硬體之間自由選擇，兼顧效能、隔離度與成本效率。Massed Compute AI 亦提供可程式化的存貨（Inventory）API，協助企業平台將 NVIDIA GPU 資源直接整合至自家產品與工作流程，實現自動化資源分配、彈性擴縮與即時佈署。對於需要快速啟動與結束的短週期運算，或是需長時間穩定執行的大型專案，皆能透過同一套介面流暢管理。其核心價值在於以精準配置的算力、靈活計價與開發者友善的整合方式，降低取得高階運算資源的門檻，讓團隊在可控成本下獲得穩定效能，縮短 AI 與資料密集型專案從概念到上線的時間，並支援企業從試驗規模順利走向生產級部署。

Massed Compute AI 主要功能

• GPU／CPU 實例：提供適用於 AI 訓練、推論與資料處理的彈性實例，依工作負載自由選擇運算資源，提升效能與成本效益。
• Bare Metal 伺服器：以專屬硬體獲得更高的隔離度與穩定度，適合長時間、資源密集或需精細掌控環境的 HPC、VFX 渲染與科學模擬。
• 按需運算（On-demand）：快速啟動與釋放資源，支援短期尖峰與實驗性專案，避免長期閒置成本。
• Inventory API 整合：以 API 直接將 NVIDIA GPU 供應能力接入企業平台，實現自動化佈建、擴縮與資源治理。
• 彈性與成本控制：以需求導向配置算力，針對不同專案與預算調整資源組合，兼顧性能與費用。
• 快速佈署流程：以精簡的選型與啟動步驟縮短上線時間，讓團隊專注在模型與應用本身。

Massed Compute AI 適用人群

Massed Compute AI 適合需要高效能與可擴充算力的團隊與企業，包括進行深度學習訓練與推論的 AI 團隊、資料科學家與機器學習工程師、需要批次渲染與合成的影視與動畫工作室、從事科學模擬與工程計算的研究單位與 HPC 團隊，以及需要把 NVIDIA GPU 能力整合至自家產品的 SaaS／平台型服務與新創公司。對於希望以按需方式取得 GPU 與 CPU 資源、同時維持成本可控與佈署敏捷的團隊，特別具備實用價值。

Massed Compute AI 使用步驟

1. 建立帳戶並完成基本設定，準備專案所需的金鑰與存取權限。
2. 選擇運算型態：於 GPU／CPU 實例與 Bare Metal 伺服器間依工作負載做取捨。
3. 設定資源規格：依模型大小、資料量與預期時程，配置所需的運算與儲存資源。
4. 啟動實例並連線：透過常見遠端方式（如 SSH 或容器化流程）部署環境與相依套件。
5. 上傳或掛載資料，部署模型與程式碼，開始訓練、推論或渲染等工作。
6. 按需擴縮：在尖峰期間增加節點或運算實例，任務完成後即時釋放資源以降低成本。
7. 以 Inventory API 與自家平台整合，實現自動化的資源調度與多租戶供應。
8. 監控使用情況與費用，調整資源配置或排程策略，確保效能與成本最佳化。

Massed Compute AI 行業案例

影視後製與動畫團隊可利用 Bare Metal GPU 節點建立批次渲染管線，在專案高峰期快速擴充算力並於交付後釋放資源，以控制硬體投資風險。從事電腦視覺的 AI 新創可在模型訓練初期以按需 GPU 反覆實驗超參數，待收斂後切換至專屬硬體長時間訓練以確保穩定性能。科研與工程團隊（如計算流體、材料模擬）可混合使用 CPU 與 GPU 實例執行數值計算與後處理，縮短模擬到分析的週期。平台型服務商則可透過 Inventory API 將 NVIDIA GPU 能力嵌入自家產品，提供客戶即時開啟、計費透明的算力選項，打造可規模化的雲端 AI 服務。

Massed Compute AI 收費模式

Massed Compute AI 強調彈性且具成本效益的計價方式。常見做法是依實際使用的運算資源與時間計費（例如 GPU 小時數、CPU 核心時），可搭配按需啟動與釋放以避免閒置成本；對於長時或穩定需求的工作負載，亦可選擇專屬硬體形態以獲得更穩定的效能與成本預測。實際費率、可用方案以及是否提供試用，請以官方公布資訊為準，並建議在專案啟動前先進行成本估算與資源規劃。

Massed Compute AI 優點與缺點

Massed Compute AI 熱門問題

• 問：Massed Compute AI 與一般雲端 GPU 服務有何不同？

  答：除了提供彈性的 GPU／CPU 實例與 Bare Metal 伺服器外，還提供 Inventory API，讓企業可將 NVIDIA GPU 供應能力直接整合至自家平台並自動化調度。

• 問：是否適合大型模型的訓練與推論？

  答：適合。可依模型規模與時程選擇按需實例或專屬硬體，取得穩定且具成本效益的算力。

• 問：如何把算力整合到自己的產品或服務？

  答：透過 Inventory API 與既有平台串接，建立資源佈建、擴縮與釋放的自動化流程，並可依使用情境設計內部策略。

• 問：是否能同時啟動多個實例以因應尖峰？

  答：可以。依需求同時啟動多個 GPU／CPU 實例或選用 Bare Metal 形態，在尖峰期維持吞吐並於任務完成後釋放資源。

• 問：計費如何評估與控制？

  答：通常依運算資源與使用時間計費。建議以按需啟停、合理排程與資源右尺配置，降低閒置並提升成本效率；詳細費率請以官方資訊為準。