AI技术的演进浪潮
现代AI的企业成功，特别是在推理、决策和智能体应用方面，需要先构建密集、高性能的纵向扩展基础设施，然后再进行横向扩展。
早期阶段
2021年之前
- 现成应用中的AI功能
- 静态服务器与固定GPU配置
大预言模型（LLM）训练时代
2021年—2025年
- 超大规模厂商”跑马圈地”专注LLM训练导致GPU短缺
- 大语言模型走向主流
本地推理时代
2025年及之后
- 推理：AI向边缘迁移
- 思考：推理、RAG与调优
- 行动：智能体和MCP
LIQID：弥合企业GPU基础设施缺口
N-Way服务器
×8
1–8 块 GPU（每块 600W）
✅简化管理
✅定向部署
🚫固定僵化架构
🚫高功耗
×30
支持最高 30 块 GPU（每块 600W）
✅纵向+横向扩展
✅企业级的推理
✅可组合架构
✅功耗与成本双优化
AI Factory
×72
最高可配置 72 块 GPU（每机架 125kW）
✅卓越的大规模语言模型训练
✅海量统一计算资源
🚫仅适配高端算力场景
🚫功耗/成本高
纵向扩展与横向扩展
- 纵向扩展（Scale Up）：单台服务器可扩展至30块GPU（支持NVIDIA H200、RTX Pro 6000等），动态分配内存，支持超大规模AI模型。
- 横向扩展（Scale Out）：开放架构支持任意网络结构，多系统集群化实现高性能，无需迁移至昂贵专用AI工厂。
LIQID纵向扩展方案
- 弹性配置：从1到30块GPU即时调配，支持600W高性能设备（如Intel Gaudi 3、d-Matrix），无集群互连损耗。
- 性能优化：GPU直连NVMe存储，提升AI/HPC负载30%性能，降低延迟。单CPU主机支持大规模GPU+内存，减少硬件、功耗与散热需求。
- 快速部署：通过Liqid Matrix软件秒级分配GPU、内存及存储，精准匹配工作负载。
LIQID横向扩展方案
- 基于开放标准，支持现有网络硬件及协议（如RoCE v2/v3、InfiniBand）。
- 无缝对接Kubernetes、VMware、Slurm等编排与调度工具。支持多租户，跨部门共享资源（如推理模型/LLM微调），提供高可用性（HA）与分布式管理。
- 适配新兴技术如Nvidia Fusion、Ultra Ethernet。
业界首个也是唯一的可组合纵向扩展单一界面
- 业界唯一实现GPU与内存可组合性的管理界面，支持纵向/横向扩展。
- 软件定义故障设备断电与虚拟替换，减少停机时间。
- 可以通过图形界面或REST API操作，集成Kubernetes、Ansible等生态工具。
LIQID使命宣言：重塑本地与边缘AI基础设施能效标准
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