QNAP သည် Private LLM နှင့် Generative AI Workloads များအတွက် QAI-h1290FX Edge AI Storage Server ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်

QNAP Systems သည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၊ ပြန်လည်ရယူခြင်း-တိုးမြှင့်ထားသော မျိုးဆက်ရှာဖွေမှုနှင့် အခြား generative AI workloads များကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် လုပ်ဆောင်လိုသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော edge AI storage server တစ်ခုဖြစ်သည့် QAI-h1290FX ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ဤစနစ်ကို AI လက်ခံကျင့်သုံးမှုနှင့် ဒေတာလုံခြုံရေး၊ နှောင့်နှေးမှုနည်းပါးခြင်း၊ အုပ်ချုပ်မှုနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုထိန်းချုပ်မှုတို့အတွက် လိုအပ်ချက်များကို ဟန်ချက်ညီစေသော လုပ်ငန်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အဖွဲ့များသည် အများသုံး cloud platform များသို့ အရေးကြီးသောဒေတာများပေးပို့မည့်အစား AI application များကို ဒေသတွင်းတွင် ဖြန့်ကျက်နိုင်စေပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် QAI-h1290FX ကို အသုံးပြု၍ ဝန်ထမ်းလေ့ကျင့်ရေး၊ မူဝါဒမေးခွန်းများနှင့် ဗဟုသုတရှာဖွေမှုများအတွက် အတွင်းပိုင်း AI လက်ထောက်များကို ဖြန့်ကျက်နိုင်ပြီး၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအတွင်း အခြေခံဒေတာများကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ ဥပဒေ၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ HR နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအဖွဲ့များသည် စာချုပ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် အတွင်းပိုင်းမှတ်တမ်းများကို ရှာဖွေရန် သီးသန့် RAG ပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး ရိုးရာသော့ချက်စာလုံးရှာဖွေမှုများထက် ပိုမိုသောနောက်ခံအချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းသည်။ ဖန်တီးမှုအဖွဲ့များသည် ဒီဇိုင်းနှင့် အကြောင်းအရာလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် Stable Diffusion သို့မဟုတ် ComfyUI ကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် IT အဖွဲ့များသည် n8n ကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်စနစ်ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ကောက်ချက်ချခြင်းတာဝန်များကို စတင်ရန်၊ အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် စီးပွားရေးစနစ်များတစ်လျှောက် သတိပေးချက်များကို လမ်းကြောင်းပြောင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

QNAP QAI-h1290FX အစိတ်အပိုင်းများ၊ ချဲ့ထွင်မှုနှင့် I/O

AMD EPYC 7302P ပရိုဆက်ဆာနှင့် U.2 NVMe/SATA SSD bay ဆယ့်နှစ်ခုကို အခြေခံ၍ တည်ဆောက်ထားသော QAI-h1290FX သည် server-grade compute နှင့် data access မြန်ဆန်စွာလိုအပ်သော AI workloads များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော all-flash storage ဒီဇိုင်းကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ 16-core၊ 32-thread processor သည် inference၊ virtualization နှင့် parallel workloads များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ SSD ဗိသုကာကို မကြာခဏ model execution၊ မြန်နှုန်းမြင့် data streaming နှင့် datasets၊ embeddings၊ documents နှင့် generated content များကို responsive access ရရှိရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

စနစ်သည် ရွေးချယ်နိုင်သော NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation GPU အရှိန်မြှင့်တင်မှုကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပြီး ပိုမိုတောင်းဆိုမှုများသော ဒေသတွင်း AI workloads များအတွက် GPU မှတ်ဉာဏ် 96GB အထိ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ CUDA၊ TensorRT နှင့် Transformer Engine အရှိန်မြှင့်တင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းသည် အဖွဲ့များအား သီးခြား GPU workstation တစ်ခုကို သုညမှတည်ဆောက်စရာမလိုဘဲ ကြီးမားသော language model inference၊ image generation နှင့် deep learning application များကို on-premises တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

QAI-h1290FX သည် 25GbE SFP28 SmartNIC port နှစ်ခုနှင့် 2.5GbE port နှစ်ခုပါရှိသော built-in high-speed networking ကို ပေးစွမ်းပြီး 2.5GbE port များမှတစ်ဆင့် Wake-on-LAN ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ တိုးချဲ့ရန်အတွက် PCIe slot လေးခု၊ PCIe Gen 4 x16 slot သုံးခုနှင့် PCIe Gen 4 x8 slot တစ်ခု ပါဝင်ပြီး မြန်နှုန်းမြင့် networking၊ GPU သို့မဟုတ် အခြားလိုက်ဖက်သော expansion card များ ထည့်သွင်းရန် နေရာပေးပါသည်။ အပို I/O တွင် USB 3.2 Gen 1 port သုံးခု၊ jumbo frame support၊ SR-IOV၊ GPU pass-through နှင့် ၎င်း၏ drive bay ဆယ့်နှစ်ခုတစ်လျှောက် 2.5-inch SATA SSD များနှင့် U.2 NVMe PCIe Gen4 x4 SSD များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုတို့ ပါဝင်သည်။

QNAP QAI-h1290FX သတ်မှတ်ချက်များ

မြန်ဆန်သောသိုလှောင်မှု၊ GPU အရှိန်မြှင့်မှုနှင့် ဒေသတွင်းထိန်းချုပ်မှုတို့ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်

QNAP ရဲ့ ZFS-based QuTS hero operating system မှာ လည်ပတ်နေတဲ့ QAI-h1290FX မှာ data integrity protection၊ extensive snapshot support နဲ့ inline deduplication စတဲ့ enterprise-grade storage features တွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒီစွမ်းရည်တွေဟာ AI deployments တွေနဲ့ သက်ဆိုင်ပါတယ်။ အကြောင်းကတော့ အဖွဲ့အစည်းတွေဟာ document၊ embedding၊ model files၊ training materials နဲ့ generated outputs တွေမှာ ထပ်ခါတလဲလဲ data ပမာဏ အများအပြားကို ကိုင်တွယ်လေ့ရှိလို့ပါ။

developer များနှင့် IT အဖွဲ့များသည် QNAP Container Station မှတစ်ဆင့် native GPU access ဖြင့် containerized environment များတွင် AI tool များကို run နိုင်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Virtualization Station သည် virtual machine များအတွက် GPU pass-through ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား compute resource များကို မည်သို့ခွဲဝေပေးသည်ကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေပြီး၊ workload များကို မြန်နှုန်းနှင့် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူမှုအတွက် containers များတွင် ဖြန့်ကျက်ထားသည်ဖြစ်စေ၊ virtual machine များတွင် ခွဲထုတ်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာထိန်းချုပ်မှုအတွက် ဖြန့်ကျက်ထားသည်ဖြစ်စေ ထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။

QAI-h1290FX တွင် AnythingLLM၊ OpenWebUI နှင့် Ollama ကဲ့သို့သော ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားသော AI tools များလည်း ပါဝင်သောကြောင့် အဖွဲ့များအနေဖြင့် သီးသန့် LLM workflows များနှင့် local chat interfaces များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ စာသားထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ရုပ်ပုံဖန်တီးခြင်း၊ workflow automation နှင့် inference use case များကို တူညီသော local platform တွင် ပံ့ပိုးရန်အတွက် နောက်ထပ် application များ (Stable Diffusion၊ ComfyUI၊ n8n နှင့် vLLM အပါအဝင်) ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

Enterprise AI အဖွဲ့များအတွက် ဒေသတွင်း အခြေခံအဆောက်အအုံ ရွေးချယ်မှုတစ်ခု

QNAP က ဒီပလက်ဖောင်းဟာ GPU workstation တစ်ခုတပ်ဆင်ခြင်း၊ AI tools များထည့်သွင်းခြင်းနှင့် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်များကို configure လုပ်ခြင်းအပါအဝင် ဒေသတွင်း AI အခြေခံအဆောက်အအုံတည်ဆောက်ရာတွင် ပုံမှန်ပါဝင်လေ့ရှိသော လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်ရသည့်အလုပ်များကို လျှော့ချပေးနိုင်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ထိန်းချုပ်ထားနိုင်ခြင်းနှင့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများအပေါ် မှီခိုမှုကို ရှောင်ရှားနိုင်ခြင်းတို့နှင့်အတူ စနစ်ပေါ်တွင် ပံ့ပိုးပေးထားသော AI မော်ဒယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများကို တိုက်ရိုက်ဖြန့်ကျက်နိုင်သည်။

၎င်းသည် QNAP JBOD တိုးချဲ့မှုအကာအရံများနှင့်လည်း တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး AI dataset များ၊ internal knowledge base များ၊ model file များနှင့် generated content များ ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ အဖွဲ့အစည်းများအား သိုလှောင်မှုစွမ်းရည်ကို တိုးချဲ့ရန် လမ်းကြောင်းတစ်ခု ပေးပါသည်။

QNAP QAI-h1290FX ထုတ်ကုန်စာမျက်နှာ