人工智慧與機器學習解決方案

1. 挑戰：資料重力

大型模型訓練需要海量資料集。從自動駕駛日誌到基因組定序，資料集已達到 PB 規模。 搬移這些資料往往比運算本身更慢，也更難以預期。

AI 團隊面臨嚴重的傳輸瓶頸：

• 跨資料中心遷移問題： 訓練叢集通常設在電力成本較低的偏遠資料中心，而資料蒐集則遍布全球。跨區域上傳海量資料時，頻寬利用率偏低。
• 中斷代價高昂： 如果 50TB 資料集傳輸到一半失敗，又沒有續傳功能，就會浪費數天時間，並讓昂貴的 GPU 資源閒置。
• 隱私與合規性： 涉及人臉、語音或醫學影像的訓練資料極為敏感。一般工具往往無法滿足 GDPR 等合規要求。

2. 速度：餵飽高效能叢集

FileBolt 採用基於 UDP 的最佳化，最大限度發揮實體頻寬，讓資料傳輸速度跟上運算速度：

• 跑滿專線頻寬： 無論是 10Gbps 還是 100Gbps 網路，FileBolt 的多執行緒並行傳輸都能將頻寬利用率提升到 98% 以上。
• 快速模型分發： 透過邊緣網路，將訓練好的 LLM 權重即時分發到全球各地的推論節點，縮短模型部署週期。

3. 安全：守護資料資產

資料是 AI 公司的核心護城河。我們提供全鏈路加密與管控，防止核心資料集與模型參數外洩。

• 端對端加密： 資料在離開蒐集點之前就已加密，直到抵達訓練伺服器才會解密。中繼節點無法窺探內容。
• 存取稽核： （企業版功能）詳細記錄每次資料集存取的 IP、時間戳記與下載量，確保可追溯，並滿足合規稽核要求。

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： 可直接傳輸包含數百萬個標註檔案與小型圖片的資料夾結構，無需耗時的壓縮與解壓縮。
• 自動整合： 透過 API 觸發傳輸任務，實現從資料清洗、傳輸到模型訓練的完整閉環。