AI 與機器學習解決方案

1. 行業挑戰：資料重力 (Data Gravity)

大模型訓練需要海量的資料集。從自動駕駛的路測影片到基因定序資料，資料集規模已達到 PB 級別。 移動這些資料往往比計算本身更耗時，且充滿了不確定性。

AI 團隊面臨的傳輸瓶頸：

• 跨資料中心遷移困難： 訓練叢集往往位於電費低廉的偏遠資料中心，而資料採集端分佈在全球。跨地域上傳海量資料時，頻寬利用率極低。
• 傳輸中斷成本高昂： 傳輸一個 50TB 的資料集，如果中途失敗且無法斷點續傳，將浪費數天的時間，直接導致昂貴的 GPU 資源閒置。
• 資料隱私與合規： 涉及人臉、語音或醫療影像的訓練資料屬於高度敏感資訊，普通傳輸工具難以滿足 GDPR 等合規要求。

2. 速度：餵飽高效能計算叢集

FileBolt 採用基於 UDP 的底層最佳化，能夠最大限度壓榨物理頻寬，實現算力與資料的極速匹配：

• 跑滿專線頻寬： 無論是在 10Gbps 還是 100Gbps 網路環境下，FileBolt 的多執行緒並發技術都能將頻寬利用率提升至 98% 以上。
• 極速模型分發： 將訓練好的大模型 (LLM) 權重檔分發至全球推論節點時，利用邊緣網路實現秒級同步，縮短模型上線週期。

3. 安全：保障資料資產安全

資料是 AI 企業的核心壁壘。我們提供全鏈路的加密與管控，防止核心資料集與模型參數洩露。

• 端對端加密： 資料在離開採集端前即被加密，直到抵達訓練伺服器才解密。中間傳輸節點無法窺探資料內容。
• 存取審計： （企業版功能）詳細記錄每一個資料集的存取者 IP、時間和下載量，確保資料流轉過程可追溯，滿足合規審計。

4. 體驗：為資料科學家設計

簡化 MLOps 流程，讓資料工程師專注於演算法最佳化而非檔案傳輸：

• 支援目錄結構傳輸： 直接傳輸包含數百萬個標註檔案和小圖片的資料夾結構，無需耗時的打包與解壓過程。
• 自動化整合： 通過 API 觸發資料傳輸任務，實現從資料清洗、傳輸到模型訓練的自動化閉環。