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GIGABYTE于2026年台北国际电脑展全方位展示从机架级系统到真实世界部署的全栈AI基础设施

2026-06-02 10:2516760

台北--(美国商业资讯)--继推出“Future Landing”愿景之后,全球高性能计算与AI基础设施领军企业GIGABYTE Technology在2026年台北国际电脑展(COMPUTEX 2026)上将该愿景转化为现实,通过全方位展示系统、软件和真实世界部署,向业界呈现了如何规模化构建、部署和运营AI基础设施。从机架级AI工厂、模块化数据中心,到具身智能(Physical AI)工作流、临床AI应用以及本地化AI智能体,GIGABYTE展示了AI基础设施如何跨越规划阶段,全面步入生产阶段。

本新闻稿包含多媒体。此处查看新闻稿全文: https://www.businesswire.com/news/home/20260525362553/zh-CN/

经AI工厂验证的机架级基础设施

作为“Future Landing”的基石,GIGABYTE不断扩展其机架级AI基础设施产品组合,这些产品专为下一代AI工厂设计。

在众多最新亮点中,NVIDIA Vera Rubin NVL72作为GIGABYTE更广泛的机架级产品组合的一部分重磅登场。除了机架级平台,GIGABYTE还展示了GAIFA(GIGABYTEAI工厂加速器)。这是位于台湾的一座专用AI工厂,将下一代计算、高速网络和NVIDIA的软件栈集成到一个经过全面验证的环境中,用于系统验证、工作负载优化以及部署就绪性测试。

在运营层面,GPM(GIGABYTE POD管理器)提供对计算、网络、制冷和电源系统的统一可视性和基础设施级监控,使AI工厂能够作为一个协同系统运行和扩展。

专为加速部署而构建的基础设施

为了打破传统数据中心漫长的建设周期并加速部署,GIGABYTE推出了GADU(GIGABYTE加速部署单元)。这是一个模块化AI基础设施平台,将高密度计算、先进的制冷技术和配电系统集成到可运输、开箱即用的系统之中。GADU支持直接液体冷却和浸没式液冷架构,使企业能够在保持对于不同运行环境的灵活性的同时,以大幅缩短的部署周期快速扩展AI算力。

结合GIGABYTE的机架级系统和基础设施软件,GADU将传统的基础设施转变为可扩展、可快速部署的平台。

具身智能:从模拟走向行动

为了演示AI如何走出虚拟模拟并进入真实世界的运营,GIGABYTE展示了一套基于NVIDIA全栈AI平台构建的完整“现实-模拟-现实”(real-to-sim-to-real)工作流。

该工作流始于通过NVIDIA OVX系统构建的高保真数字孪生。该系统由基于NVIDIA MGX™架构的XLS4-SX2-LAS1平台驱动,并搭载RTX™ PRO GPU,用于进行大规模的Omniverse模拟。随后,AI训练在基于NVIDIA HGX™架构的G2L4-SD4-LA08平台上进一步推进,在此阶段进行合成数据生成和强化学习。一旦通过验证,训练好的模型将被部署到由NVIDIA Jetson驱动的边缘系统中,用于实时机器人控制,并通过现场演示与Isaac Sim可视化一同生动呈现。

临床AI在医疗点的应用

GIGABYTE还展示了其不断发展的临床AI生态系统,用于在医疗点进行实时医疗推理。通过与医疗合作伙伴的通力协作,GIGABYTE将BRIX微型PC与AI辅助诊断系统相集成,支持骨髓涂片分类以及结肠镜检查过程中的实时息肉检测。VFG100是一款基于FPGA加速的视觉平台,能够以极低的CPU开销实现实时图像预处理,而AI TOP ATOM则支持肺部影像分析的本地推理,全面满足医疗数据隐私及合规性要求。

让AI更贴近决策源头

为了将AI延伸到集中式基础设施之外,GIGABYTE还展示了W775工作站和AI TOP ATOM桌面级AI超级计算机,用于由NVIDIA NemoClaw驱动的私有化训练、模型定制以及智能体AI工作流。

除了位于一楼的主展区外,参观者还可以前往位于四楼的GIGABYTE专属展区。在那里,AI TOP系统和消费级AI创新成果将向观众呈现GIGABYTE的计算实力如何从AI基础设施延伸至日常的智能体验。在COMPUTEX 2026上,GIGABYTE将展示“Future Landing”如何将AI基础设施转化为即用型、可部署且已投入实际应用的系统。

GIGABYTE@COMPUTEX 2026
敬请浏览技嘉官网

2026年6月2日至5日
台北南港展览馆1号馆
企业级展区(1楼K0802展位)| 消费级展区(4楼M0520展位)

在 businesswire.com 上查看源版本新闻稿: https://www.businesswire.com/news/home/20260525362553/zh-CN/

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