人工智慧和機器學習解決方案

1. 挑戰：數據引力

大型模型訓練需要大量資料集。從自動駕駛日誌到基因組定序，資料集已達到 PB 規模。 移動這些數據通常比計算本身更慢且更不確定。

AI團隊面臨主要的傳輸瓶頸：

• 跨資料中心遷移問題： 訓練集群通常位於電力成本較低的遠端資料中心，而資料收集是全球性的。跨區域上傳大量數據，頻寬利用率低。
• 中斷成本高： 如果 50TB 資料集傳輸中途失敗且沒有復原功能，則會浪費數天的時間並使昂貴的 GPU 資源閒置。
• 隱私與合規性： 涉及臉部、語音或醫學影像的訓練資料非常敏感。標準工具通常無法滿足 GDPR 等合規性要求。

2. 速度：為高效能叢集提供支援

FileBolt 使用基於 UDP 的最佳化來最大限度地提高實體頻寬使用率，使計算速度與資料速度相符：

• 租用線路飽和： 無論是在 10Gbps 還是 100Gbps 網路上，FileBolt 的多執行緒並發能力都將頻寬利用率提升到 98% 以上。
• 快速模型分發： 利用邊緣網路將訓練好的LLM權重即時分配到全域推理節點，縮短模型部署週期。

3. 安全：保護資料資產

數據是人工智慧公司的核心護城河。我們提供全鏈路加密和控制，防止核心資料集和模型參數外洩。

• 端對端加密： 資料在離開收集點之前進行加密，並僅在到達訓練伺服器時進行解密。中轉節點無法偷看內容。
• 訪問審核： （企業功能）每次資料集存取的 IP、時間戳記和下載量的詳細日誌，確保可追溯性並滿足合規性審核。

4. 體驗：專為資料科學家設計

簡化 MLOps，讓資料工程師專注於演算法而不是檔案傳輸：

• 目錄結構支援： 直接傳輸包含數百萬個註釋檔案和小圖像的資料夾結構，無需耗時的壓縮和解壓縮。
• 自動整合： 透過API觸發傳輸任務，實現從資料清洗、傳輸到模型訓練的閉環。