บริการวางระบบ Enterprise AI & GPU คลัสเตอร์ | KABUKI IE
บริการให้คำปรึกษาและโซลูชันงานอุตสาหกรรมครบวงจร | โทร: +66 (0)2-077-6934
บริการ Enterprise AI & HPC Solution Turnkey Engineering 24x7 Mission-Critical SLA

บริการวางระบบ Enterprise AI, GPU Supercomputing & HPC Infrastructure

ศูนย์บริการสถาปัตยกรรมประมวลผลขั้นสูงระดับองค์กร ออกแบบ จัดหา ติดตั้ง และดูแลรักษาระบบคลัสเตอร์ประมวลผลความเร็วสูงครบวงจร
พร้อมวางระบบเครือข่ายความหน่วงต่ำและระบบจัดเก็บข้อมูลคู่ขนาน ส่งมอบโดยทีมวิศวกรผู้ถือครองใบรับรองมาตรฐานสากล

NVIDIA DGX & HGX Supercomputing InfiniBand 800G & RoCE Fabric Slurm & Kubernetes Workload Stack Parallel Storage DDN / NetApp
สารบัญด่วนนำทางหัวข้อหลัก (Quick Jump to Key Modules)
7 หมวดวิศวกรรม
⚡ เครื่องคำนวณ AI Sizer 💡 บทสรุปคำตอบตรง (AEO) 🧭 กรอบเลือกสถาปัตยกรรม 🎛️ เปรียบเทียบสเปก H100/H200/B200 💰 วิเคราะห์ TCO On-Prem vs Cloud 📐 สูตรพิมพ์เขียวคลัสเตอร์ 🏢 ความพร้อม Data Center 📚 อภิธานศัพท์เทคนิค AI 🔗 บริการที่เกี่ยวข้อง 🏛️ สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ 🛠️ บริการดูแลระดับองค์กร ❓ คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
⚡ สรุปใจความสำคัญเชิงวิศวกรรม ⚙️ 4 เสาหลักสถาปัตยกรรม AI

บทสรุปข้อเท็จจริงทางเทคนิค: สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ Enterprise AI & GPU Supercomputing

พร้อมสำหรับการประเมินสเปกและติดตั้ง On-Premise 100%

สำหรับผู้บริหารเทคโนโลยี (CTO, CIO) สถาปนิกโครงสร้างพื้นฐาน และนักวิจัย AI ที่ต้องการคำตอบตรงไปตรงมาเพื่อประกอบการตัดสินใจออกแบบระบบ Data Center:

1. องค์ประกอบหลัก
CORE STACK

ตอบตรงประเด็น: ระบบ AI ระดับองค์กรที่สมบูรณ์แบบต้องมี 4 เสาหลัก: 1) GPU Server (NVIDIA H100/H200/B200 SXM5), 2) Ultra-Fast Fabric (InfiniBand 400G/800G), 3) Parallel Storage (DDN Lustre ผ่าน GPUDirect Storage > 50–200 GB/s), และ 4) Orchestration (Slurm หรือ K8s GPU Operator)

✔4 เสาหลักครบวงจร Turnkey Solution
2. ทำไมต้อง InfiniBand?
ZERO DROP

ตอบตรงประเด็น: ขั้นตอน AllReduce ในงานเทรนโมเดล 70B+ ต้องส่งพารามิเตอร์ข้ามโหนดมหาศาลตลอดเวลา NVIDIA InfiniBand ให้ Latency ต่ำกว่า 1 μs พร้อมเทคโนโลยี GPUDirect RDMA ตัดการใช้ CPU และ Zero Packet Drop 100% ช่วยลดเวลาเทรนได้เร็วกว่า Standard Ethernet ถึง 2.5–4 เท่า

⚡Latency < 1μs RDMA Bypass
3. เกณฑ์เลือก GPU
SELECTION

ตอบตรงประเด็น: H100 80GB เหมาะกับโมเดล 7B–32B, H200 141GB HBM3e คือตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับโมเดล 70B+ และ Reasoning LLM (ลดการแตกโมเดลข้ามโหนด), ส่วน Blackwell B200 192GB / GB200 รองรับโมเดลระดับ Trillion-Parameter ด้วยเอนจิน FP4 เร่งความเร็วได้สูงสุด 4 เท่า

📊HBM3e 4.8 TB/s FP4 / FP8 Engines
4. ความพร้อม Facility
LIQUID COOLING

ตอบตรงประเด็น: ตู้แร็ก GPU ยุคใหม่ (H200/B200) มีความหนาแน่นพลังงานสูงถึง 40–120 kW/Rack ระบบ Air Cooling ทั่วไปรองรับไม่ไหว ต้องติดตั้ง Direct-to-Chip Liquid Cooling (DLC) หรือ CDU เพื่อคุม PUE < 1.15 พร้อมระบบสำรองไฟ UPS 3 เฟส N+1/2N Redundancy ป้องกันไฟกระพริบ

💧DLC 40–120kW/Rack PUE < 1.15
ARCHITECTURE DECISION FRAMEWORK • HARDWARE ADVISORY

กรอบแนวคิดการตัดสินใจ: เลือกสถาปัตยกรรม GPU & เครือข่ายให้ตรงโจทย์องค์กร

แนวทางประเมินเชิงวิศวกรรมสำหรับผู้บริหารฝ่ายไอทีและหัวหน้านักวิจัย AI เพื่อจับคู่ประเภทเวิร์กโหลด ขนาดพารามิเตอร์ของโมเดล และระดับการใช้งาน เข้ากับแพลตฟอร์ม GPU, สถาปัตยกรรมเน็ตเวิร์ก และระบบสตอเรจที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพสูงสุด

โจทย์การประยุกต์ใช้งาน (AI Workload)
ขนาดโมเดล & ขอบเขตงาน
สถาปัตยกรรม GPU ที่แนะนำ
อินเตอร์คอนเนกต์ & สตอเรจ
ซอฟต์แวร์สแตก & จุดเด่น
Enterprise RAG & Chatbot
ค้นคืนข้อมูลเอกสารภายในองค์กรและระบบตอบคำถามอัตโนมัติ
 7B – 14B Params
Concurrency ปานกลาง (Long-Context 32k)
4x – 8x NVIDIA L40S (48GB)
หรือ 2x H100 NVL PCIe สำหรับ Latency ต่ำพิเศษ
RoCE v2 100GbE
Enterprise NVMe NAS (NFS-over-RDMA)
 vLLM / Ollama / LangChain
ประหยัดพลังงาน ติดตั้งบนตู้แร็คมาตรฐานเดิมได้ทันที
Domain-Specific Fine-Tuning
ปรับแต่งโมเดลเฉพาะทางสำหรับงานแพทย์ กฎหมาย และสถาบันการเงิน
 14B – 70B Params
Full-Parameter • LoRA • QLoRA
8x NVIDIA H100 SXM5 (80GB)
HGX Architecture (NVLink 900GB/s All-to-All)
InfiniBand NDR 400G
High-IOPS Parallel NVMe Storage Tier
 Slurm + DeepSpeed ZeRO-3
Zero AllReduce Bottleneck เทรนไวกว่า PCIe กว่า 3 เท่า
Foundation Model Pre-Training
สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับประเทศ (National LLM / Thai LLM)
 70B – 671B MoE
Multi-Node SuperPOD คลัสเตอร์หลายตู้แร็ค
8x – 64x NVIDIA H200 / B200 HGX
HBM3e 141GB – 192GB ต่อชิป (Bandwidth 4.8–8.0 TB/s)
Quantum-2 NDR 800G Rail-Optimized
DDN Lustre Parallel Storage (>100GB/s Throughput)
 Megatron-LM + PyTorch FSDP
รองรับการเทรนแบบ 24/7 พร้อม Checkpointing อัตโนมัติ
High-Concurrency Inference Serving
ให้บริการประมวลผลคำตอบแบบเรียลไทม์รองรับผู้ใช้หลักหลายหมื่นคน
 KV-Cache Heavy
Long-Context 128k+ • Batching ขนาดใหญ่
NVIDIA B200 Dual-Socket / GB200 NVL72
NVLink 5th Gen (1.8TB/s Bandwidth ต่อชิป)
InfiniBand NDR / RoCE 400G
NVMe-oF Low Latency Storage Tier
 TensorRT-LLM + Triton Server
Throughput สูงสุด Latency ต่ำระดับมิลลิวินาที
ต้องการคำนวณจำนวนการ์ด GPU และปริมาณ VRAM ที่แน่นอนสำหรับโมเดลของคุณ? เปิดเครื่องคำนวณ AI Sizer
HARDWARE MATRIX • NVIDIA ENTERPRISE SPECIFICATIONS

ตารางเปรียบเทียบสเปกฮาร์ดแวร์ GPU และโครงสร้างพื้นฐาน AI ประสิทธิภาพสูง (NVIDIA Enterprise Hardware Matrix)

100% Engineering Facts Verified

วิเคราะห์เปรียบเทียบสเปกทางเทคนิค ข้อเท็จจริงเชิงวิศวกรรม สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ HBM3e และความเหมาะสมตามเวิร์กโหลด AI ขององค์กร (อ้างอิงข้อมูลสเปกทางการจาก NVIDIA Official Datasheets):

พารามิเตอร์วิศวกรรม
Technical Specifications
NVIDIA H100 SXM5
HOPPER BASELINE
มาตรฐานงานวิจัยและ AI Lab
NVIDIA H200 SXM5
RECOMMENDED FLAGSHIP
ความจุ VRAM สูงสุดใน Hopper
NVIDIA B200
BLACKWELL 4NP
สถาปัตยกรรม Dual-Die 208B
NVIDIA GB200 NVL72
EXASCALE SUPERPOD
Grace CPU + 2x B200 Liquid
NVIDIA L40S
INFERENCE & VISION
PCIe อเนกประสงค์คุ้มค่า
1. สถาปัตยกรรมและกระบวนการผลิต Hopper (TSMC 4N Customized) Hopper Enhanced (TSMC 4N) Blackwell (TSMC 4NP Dual-Die) Grace CPU + Blackwell Superchip Ada Lovelace (TSMC 4N)
2. ความจุและประเภทหน่วยความจำ VRAM 80 GB HBM3
141 GB HBM3e
+76% VRAM vs H100 		192 GB HBM3e
Dual-Die CoWoS-L
 384 GB HBM3e
ต่อ Superchip (13.5 TB ต่อ Rack)
 48 GB GDDR6
พร้อมระบบ ECC
3. แบนด์วิดท์หน่วยความจำ (TB/s) 3.35 TB/s
4.80 TB/s
+43% แบนด์วิดท์สูงสุด 		8.00 TB/s (2.4x เท่าของ H100) 16.0 TB/s ต่อ Superchip 864 GB/s
4. พลังคำนวณ FP8 Tensor Core 2,000 TFLOPS
(2.0 PFLOPS)
 2,000 TFLOPS
(2.0 PFLOPS)
 4,500 TFLOPS
(4.5 PFLOPS)
 9,000 TFLOPS
(9.0 PFLOPS)
 733 TFLOPS
5. เอนจินคำนวณ FP4 Microscaling ไม่รองรับ (N/A) ไม่รองรับ (N/A) 9,000 TFLOPS FP4 Native 18,000 TFLOPS FP4 Native ไม่รองรับ (N/A)
6. แบนด์วิดท์บัสเชื่อมต่อ NVLink 900 GB/s (NVLink 4) 900 GB/s (NVLink 4) 1,800 GB/s (1.8 TB/s NVLink 5) 1,800 GB/s (NVLink Spine Switch) PCIe Gen 4 x16 (64 GB/s)
7. กำลังไฟฟ้าพิกัดสูงสุด (TDP) 700 W Continuous 700 W Continuous 1,000 W – 1,200 W 1,200 W ต่อ Superchip (120 kW ต่อแร็ค) 350 W ประหยัดพลังงาน
8. ระบบระบายความร้อนที่จำเป็น High-Flow Air หรือ Liquid DLC Direct Liquid (DLC) แนะนำ / Air Direct Liquid (DLC 100%) 100% Liquid Cooling CDU Standard Air Cooling ทั่วไป
9. โครงสร้างเครือข่ายความเร็วสูงคู่ใจ 400G InfiniBand Quantum-2 400G / 800G Quantum-X800 IB 800G Quantum-X800 Dual Rail 800G InfiniBand Fully Meshed 100G / 200G RoCE v2 Ethernet
10. ขนาดโมเดลและเวิร์กโหลดที่เหมาะสม 7B – 32B Parameters Training
70B+ LLM & Reasoning Models
Llama 3, DeepSeek R1/V3, Qwen 2.5
 405B – 671B MoE Foundation Models Trillion-Parameter Frontier Models Fine-tuning ขนาดเล็ก & Vision AI
เปรียบเทียบ AI Cluster Fabric: InfiniBand vs RoCE vs Ethernet
Latency • Lossless Transmission • AllReduce Speed
คุณสมบัติ NVIDIA InfiniBand (NDR/XDR) RoCE v2 Ethernet Standard TCP/IP
Latency ระดับฮาร์ดแวร์ < 600 ns
(ระดับนาโนวินาที)		 1.5 – 3 μs
(ไมโครวินาที)		 10 – 25 μs
(มี Latency สะสม)
การจัดการ Packet Drop Credit-Based
(Lossless 100%)		 PFC / ECN
Flow Control		 TCP Retransmit
(ส่งข้อมูลซ้ำบ่อย)
In-Network Computing NVIDIA SHARP
Hardware Offload		 ไม่รองรับ (N/A)
(ใช้ CPU ประมวลผล)		 ไม่รองรับ (N/A)
(Standard Stack)
เวิร์กโหลดที่เหมาะสม Distributed LLM Training
แนะนำ 100%		 AI Inference &
Private Cloud		 General Office IT /
Web Services
เปรียบเทียบ AI Storage: Parallel File System vs Enterprise NAS
Throughput • GPUDirect Storage • Checkpoint Save
คุณสมบัติ DDN Lustre (EXAScaler) WekaFS Matrix Enterprise NAS
Throughput สูงสุด > 250 GB/s
(ต่อหนึ่ง Appliance)		 > 200 GB/s
(Ultra-Low Latency)		 15 – 30 GB/s
(แบนด์วิดท์จำกัด)
GPUDirect Storage (GDS) Direct NVMe to GPU
(Bypass CPU 100%)		 Direct NVMe to GPU
(POSIX Compliant)		 ผ่าน CPU Cache
(เกิดคอขวดระบบ)
เวลาเซฟ Checkpoint (1TB) < 10 วินาที
(GPU แทบไม่รอ)		 < 15 วินาที
(Fast Snapshot)		 3 – 5 นาที
(GPU Idle เสียเวลา)
การสเกลความจุ & สปีด Linear Scale-Out
Exabyte Scale		 Linear Scale-Out
NVMe Native		 จำกัดที่ Controller Head
ขยายเพิ่มได้ยาก
CERTIFIED BLUEPRINTS • WORKLOAD-OPTIMIZED RECIPES

สูตรพิมพ์เขียวการจัดสรรคลัสเตอร์ตามเวิร์กโหลด AI จริง (Workload Sizing & Deployment Blueprints)

3 Certified Recipes

พิมพ์เขียวสเปกฮาร์ดแวร์รับรองทางวิศวกรรม ออกแบบตามขนาดโมเดลจริง (7B, 70B และ 671B MoE) เพื่อสมรรถนะสูงสุดและไร้คอขวด:

BLUEPRINT 1 • MID-SCALE

โมเดล 7B – 32B Parameters

เวิร์กโหลดเป้าหมาย: Full Fine-tuning, LoRA/QLoRA, Domain Adaptation สำหรับ Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5 14B/32B
  • GPU Compute: 1–2x GPU Servers (8–16x NVIDIA H100 80GB SXM5)
  • Host Compute: Dual AMD EPYC 9654 (192 Cores) หรือ Intel Xeon 8480+
  • System RAM: 2.0 TB DDR5 4800MHz ECC ต่อโหนด
  • Fabric Network: 400Gb/s Quantum-2 InfiniBand (Rail-Optimized)
  • Storage Tier: 60TB NVMe U.2 Gen5 Local Scratch + 100TB High-Speed NAS
  • Software Stack: Slurm + PyTorch 2.4 + DeepSpeed ZeRO-2/3 + HuggingFace
  • Thermal & Power: 10.2 kW per Rack • High-Flow Air Cooling
คำนวณสเปก Blueprint 1 บน AI Sizer
BLUEPRINT 2 • RECOMMENDED FLAGSHIP

โมเดล 70B – 671B MoE

เวิร์กโหลดเป้าหมาย: Large-Scale Pre-training และ Reasoning LLMs สำหรับ Llama 3 70B/405B, DeepSeek R1/V3, และ Sovereign Thai AI
  • GPU Compute: 4–16x GPU Nodes (32–128x NVIDIA H200 141GB หรือ B200)
  • Host Compute: Dual Intel Xeon Platinum 8592+ / AMD Turin per node
  • System RAM: 2.0 TB – 4.0 TB DDR5 5600MHz per node
  • Fabric Network: 800Gb/s Quantum-X800 InfiniBand Spine-Leaf 1:1 Non-Blocking
  • Storage Tier: DDN EXAScaler Lustre Parallel File System (> 200 GB/s, GDS Direct)
  • Software Stack: Slurm Enterprise + NVIDIA NeMo Megatron-LM + FlashAttention-3
  • Thermal & Power: Direct-to-Chip Liquid Cooling (DLC) + In-Row CDU • PUE ≤ 1.15
คำนวณสเปก Blueprint 2 บน AI Sizer
BLUEPRINT 3 • INFERENCE SERVING

Enterprise Agentic Serving

เวิร์กโหลดเป้าหมาย: Real-time Production Inference, Enterprise RAG Pipeline, AI Agentic Automation, และ Multi-modal Serving
  • GPU Compute: 2–8x Inference Nodes (8–32x NVIDIA L40S 48GB หรือ H100 NVL)
  • Host Compute: Dual AMD EPYC 9354 (64 Cores) per node
  • System RAM: 1.0 TB DDR5 ECC per node
  • Fabric Network: Dual-Port 100G/200G RoCE v2 Spectrum-3 Ethernet
  • Storage Tier: All-Flash NVMe-oF High-IOPS Low Latency Tier
  • Software Stack: Kubernetes + NVIDIA GPU Operator + vLLM / TensorRT-LLM + KServe
  • Thermal & Power: 6.5 kW per Rack • Standard Data Center Air Cooling
คำนวณสเปก Blueprint 3 บน AI Sizer
DATA CENTER ENGINEERING • SITE READINESS AUDIT

ตารางตรวจสอบความพร้อมสถานที่และโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์ (Facility Checklist)

รายการตรวจสอบสเปกวิศวกรรมสำหรับเตรียมความพร้อมห้องดาต้าเซ็นเตอร์เพื่อรองรับคลัสเตอร์ GPU ความหนาแน่นสูง (High-Density Computing) โดยทีมวิศวกร KABUKI IE มีบริการ Site Survey ตรวจวัดหน้างานจริง

1. ระบบไฟฟ้ากำลัง

  • พิกัดความหนาแน่น: 15kW – 40kW ต่อแร็คสำหรับ Air-Cooled; 60kW – 100kW+ สำหรับ Liquid-Cooled B200
  • ระบบไฟ: 3-Phase 380V/400V 50Hz แบบแยกวงจร A/B Redundant
  • ตู้จ่ายไฟ PDU: Intelligent Monitored PDU ตรวจวัดกระแสและอุณหภูมิราย Outlet

2. ระบบระบายความร้อน

  • ระบบทำความเย็น: In-Row CRAC/CRAH หรือ Rear Door Heat Exchanger (RDHx)
  • Direct-to-Chip (DLC): ติดตั้ง Coolant Distribution Unit (CDU) และ Quick-Disconnect
  • เป้าหมายประสิทธิภาพ: PUE (Power Usage Effectiveness) ต่ำกว่า 1.2

3. โครงสร้างและน้ำหนัก

  • พิกัดรับน้ำหนักพื้น: Raised Floor รับน้ำหนักได้ไม่น้อยกว่า 1,500 – 2,000 kg/m²
  • ความสูงเพดาน (Clear Height): ไม่ต่ำกว่า 2.8 เมตรสำหรับ Overhead Cable Tray และท่อส่งน้ำ
  • ระยะทางเดินตู้แร็ค: Hot/Cold Aisle Containment กว้างอย่างน้อย 1.2 เมตร

4. ความปลอดภัย & UPS

  • ระบบดับเพลิงสะอาด: ก๊าซ Novec 1230 หรือ FM-200 ไม่ทำให้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เสียหาย
  • ระบบสำรองไฟ UPS: True Online Double Conversion N+1 แบตเตอรี่ลิเธียม สำรองไฟ 15–30 นาที
  • การเชื่อมต่อภายนอก: Dark Fiber Redundant Links เชื่อมต่อผู้ให้บริการเครือข่ายอย่างน้อย 2 ราย
FINANCIAL TCO • CAPEX VS OPEX ROI ANALYSIS

การวิเคราะห์ความคุ้มค่าการลงทุน: On-Premise GPU Cluster เทียบกับ Public Cloud

การเปรียบเทียบต้นทุนรวมการเป็นเจ้าของตลอด 3 ปี (3-Year Total Cost of Ownership) ระหว่างการลงทุนคลัสเตอร์ AI ส่วนตัวระดับองค์กร กับการเช่าอินสแตนซ์ GPU บน Public Cloud ระดับโลก (เช่น AWS EC2 p5, Azure NDv5, Google Cloud A3)

มิติการเปรียบเทียบ (Metric)
ลงทุน On-Premise กับ KABUKI IE (CapEx Model) ★ คุ้มค่าสูงสุด (Best ROI)
เช่าใช้งาน Public Cloud (OpEx Model)
ต้นทุนเฉลี่ยต่อชั่วโมงการประมวลผล (Compute Cost / Hour)
~120 – 180 บาท / ชั่วโมง (รวมค่าไฟ + ค่าบำรุงรักษา)
คิดจากคลัสเตอร์ 8x H100 ใช้งานแบบ 24/7 เฉลี่ยตลอดอายุ 3 ปี
~800 – 1,150 บาท / ชั่วโมง ($24 – $34 / ชม.)
หรือ ~550 บาท/ชม. แม้ทำสัญญาผูกมัดระยะยาว 3 ปี (Reserved Instance)
ค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูล (Data Egress Fees)
ฟรี 0 บาท (Zero Egress Fee)
โอนย้ายข้อมูลเทรนนิ่งระดับหลายร้อย Terabytes ได้ไม่จำกัดความเร็วเต็มสาย
คิดค่าบริการตามปริมาณ (0.05$ – 0.09$ ต่อ GB)
การดึงชุดข้อมูลหรือ Checkpoint ออกอาจมีค่าใช้จ่ายแอบแฝงสูงถึงหลักแสนบาท/เดือน
การควบคุมและปรับแต่งฮาร์ดแวร์ (Bare-Metal Control)
Bare-Metal 100% ปราศจาก Hypervisor Overhead
ปรับแต่ง BIOS, InfiniBand Subnet Manager, NCCL parameters ได้อิสระเต็มที่
แชร์ทรัพยากรผ่าน Virtualization / Multi-Tenant
อาจเกิด Noisy Neighbor Effect ส่งผลให้เกิด Jitter และความเร็วการสื่อสารแกว่ง
ความเป็นเจ้าของข้อมูลและโมเดล (Data Sovereignty & PDPA)
ข้อมูลอยู่ภายในขอบเขต Data Center องค์กร 100%
สอดคล้องตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) และมาตรฐานความมั่นคงปลอดภัยสูงสุด
จัดเก็บบนโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการต่างประเทศ
ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดความปลอดภัยของคลาวด์และมีความเสี่ยงต่อกฎหมายข้ามพรมแดน
ระยะเวลาคืนทุน (Break-even Period)
คืนทุนภายใน 8 – 14 เดือน
หากองค์กรใช้งาน GPU มากกว่า 60% ของเวลา หลังจากนั้นคือผลกำไรและการประหยัดต้นทุนมหาศาล
มีค่าใช้จ่ายต่อเนื่องตลอดอายุการใช้งาน
ยอดค่าใช้จ่ายสะสมปีที่ 2 และ 3 จะแซงหน้าราคาจัดซื้อคลัสเตอร์ฮาร์ดแวร์จริงกว่า 2–3 เท่าตัว
เหมาะสำหรับ On-Premise เมื่อ:

มีงานเทรน ปรับแต่ง หรือรันโมเดลต่อเนื่องเป็นประจำ, มีข้อมูลลับเฉพาะองค์กร, และต้องการ Throughput สูงสุดแบบ Zero Jitter

เหมาะสำหรับ Cloud เมื่อ:

ต้องการทดสอบไอเดียชั่วคราว (POC ไม่เกิน 1-2 เดือน), เวิร์กโหลดไม่สม่ำเสมอ หรือยังไม่มีพื้นที่และระบบไฟฟ้าดาต้าเซ็นเตอร์รองรับ

โซลูชัน Hybrid AI สลับใช้งาน:

ใช้คลัสเตอร์ On-Premise เป็นแกนหลักในการเทรนและเก็บข้อมูล แล้ว Burst ขยายเวิร์กโหลดบางส่วนขึ้น Cloud เฉพาะช่วงพีค

INTERACTIVE SIZING SUITE

⚡ เครื่องคำนวณสเปกคลัสเตอร์ AI & GPU (Interactive AI Cluster & GPU Sizer Suite)

จำลองสเปกฮาร์ดแวร์ระดับ Enterprise คำนวณจำนวนการ์ด GPU (Blackwell B300/B200, Hopper H200/H100), แบนด์วิดท์เครือข่าย InfiniBand 400G/800G, สตอเรจขนาน Lustre, กำลังไฟฟ้า และระบบระบายความร้อน Liquid Cooling ตามขนาดโมเดลแบบเรียลไทม์

เทมเพลตด่วน:
กำหนดพารามิเตอร์วิศวกรรม AI Step 1: Input Matrix
กำหนดลักษณะการกระจายงาน (Data/Tensor/Pipeline Parallelism)
รองรับตั้งแต่รุ่นประหยัดคุ้มค่าจนถึง Blackwell Ultra เจเนอเรชันล่าสุด
สเปกฮาร์ดแวร์ & โทโพโลยีคลัสเตอร์ (Topology Readiness) ● Ready to Deploy
GPU Interconnect Bus
NVLink 900 GB/s
Full-Mesh All-to-All
Host Fabric Bandwidth
3.2 Tbps per Node
8x 400G NDR InfiniBand
Power Architecture
400V 3-Phase Dual A/B
Redundant 2N PDU
Thermal Management
Direct-to-Chip (DLC)
CDU Loop PUE < 1.15
มาตรฐานส่งมอบระดับดาต้าเซ็นเตอร์ (KABUKI Assurance):
  • Zero Thermal Throttling: รันเวิร์กโหลด GPU 100% ตลอด 24 ชม. เสถียรภาพสูงสุด
  • Non-Blocking 1:1 Fabric: ไร้ปัญหาคอขวด Over-subscription บน InfiniBand
  • Full Turnkey Handover: รวม OS, NVIDIA Driver, Slurm, vLLM & Grafana 24x7
สายด่วนวิศวกร AI คลัสเตอร์: 02-077-6934
ปรึกษาวิศวกร
● ผลการวิเคราะห์สถาปัตยกรรมวิศวกรรม (Live Telemetry & Sizing Specs)
Real-time Dynamic Telemetry Simulation Engine
Active Model 70B Params
GPU Cards รวม
8x GPU
SXM5 Form
~32 PFLOPS FP8
Total GPU VRAM
640 GB
HBM3 High-Bandwidth
26.8 TB/s Aggregate
Interconnect Fabric
400G
NDR InfiniBand
NVLink 900 GB/s Bus
Throughput สตอเรจ
> 50 GB/s
Lustre Parallel FS
Checkpoint < 90s
กำลังไฟฟ้า Data Center
10.2 kW
3-Phase 400V 32A
~34,800 BTU/hr
ประสิทธิภาพการคำนวณ
Optimal TCO
Slurm Scale 94%
Zero Starvation
การกระจายหน่วยความจำ VRAM (Model Weights vs Activations & KV Cache) Weights: 65% | KV Cache: 20% | Headroom: 15%
1 สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์ประมวลผล (Compute Node Stack)
1x 8-GPU Node
โมเดลเซิร์ฟเวอร์ที่แนะนำ:
NVIDIA DGX H100 SXM5 / HPE Compute XD690
การจัดสรรทรัพยากร (GPU Allocation):
NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) หรือ Slurm Partitioning
2 เครือข่ายเชื่อมต่อประสิทธิภาพสูง (Network Interconnect & RDMA)
< 1.0 µs Latency
Network Architecture:
NVIDIA Quantum-2 NDR 400Gb/s InfiniBand
เทคโนโลยีเร่งความเร็วเครือข่าย:
GPUDirect RDMA & SHARP In-Network Reduction
3 สถาปัตยกรรมจัดเก็บข้อมูล (High-Throughput Storage Fabric)
10M+ IOPS Parallel
ระบบ Storage ที่เหมาะสม:
DDN Lustre EXAScaler ES400NVX2 Parallel FS
Throughput ประเมินที่ต้องการ:
> 50 GB/s Read Throughput (ป้องกัน GPU Starvation)
4 ซอฟต์แวร์จัดสรรคิวงานและระบบระบายความร้อน (Workload & Facility)
DLC PUE < 1.15
Workload Orchestration:
Slurm Workload Manager + NVIDIA Base Command
Facility & Cooling Solution:
Direct-to-Chip Liquid Cooling (CDU Loop)
คำแนะนำทางวิศวกรรมจาก KABUKI IE:
สำหรับเวิร์กโหลดนี้ คลัสเตอร์ขนาด 8x GPU ร่วมกับเครือข่าย 400G InfiniBand ให้จุดคุ้มค่าสูงสุดทั้งด้าน TCO และระยะเวลาการเทรน
ขอสเปกวิศวกรรม AI คลัสเตอร์ →
Official Engineering Qualifications

ใบรับรองมาตรฐานวิศวกรรมระดับสากล (Certifications & Credentials)

ทีมวิศวกรอาวุโส KABUKI IE ผ่านการฝึกอบรมและสอบผ่านคุณวุฒิวิศวกรรมสถาปัตยกรรมระดับสากลจากเจ้าของเทคโนโลยีชั้นนำระดับโลก พร้อมการันตีมาตรฐานการส่งมอบ AI Data Center ระดับ Mission-Critical

NVIDIA 2026 Enterprise
NVIDIA AI Infrastructure Curriculum (2026)
DGX AI Compute, BasePOD & SuperPOD Architecture
  • ฮาร์ดแวร์ประมวลผลสูง: เชี่ยวชาญการติดตั้ง DGX H100, H200 และ B200 Superchip
  • เพาเวอร์ & ระบายความร้อน: คำนวณ 40–100 kW/Rack รองรับ Direct Liquid Cooling (DLC)
  • สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์: ออกแบบ BasePOD / SuperPOD เชื่อมโยง GPU Fabric ไร้คอขวด
  • การทดสอบความเสถียร: รัน NCCL All-Reduce, HPL Linpack & DCGM Burn-in Test
DGX B200/H100 Liquid Cooling NCCL Benchmark BasePOD
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Enterprise Software Certificate (2026)
AI Software Stack, NGC Container Suite & Run:ai
  • ระบบบริหาร GPU: คอนฟิก Run:ai Orchestration จัดสรร vGPU / Multi-Instance GPU (MIG)
  • ซอฟต์แวร์สแตกองค์กร: ดีพลอย NVIDIA AI Enterprise (NVAIE), NeMo Framework & TensorRT
  • Container & Scheduler: ใช้งาน NGC Containers, Kubernetes และ Slurm Workload Scheduler
  • MLOps Production: รองรับการเทรน Large Language Model (LLM) และ GenAI Inference
Run:ai Platform MIG Slicing TensorRT-LLM Slurm Scheduler
NVIDIA Quantum Fabric
NVIDIA NetQ Deployment Certificate (2026)
Quantum-2 InfiniBand & RoCEv2 Network Validation
  • เครือข่ายความเร็วสูง: ออกแบบ Quantum-2 400G และ Quantum-X800 800G InfiniBand
  • Ethernet สำหรับ AI: ติดตั้ง Spectrum-4 RoCEv2 พร้อมเปิดใช้งาน PFC และ ECN Zero-Loss
  • การตรวจสอบ NetQ: ติดตั้ง NetQ Telemetry Agent มอนิเตอร์สาย DAC/AOC & Switch Health
  • ปรับแต่ง Latency: ปรับจูน Adaptive Routing, Shared Buffer และ Congestion Management
400G/800G IB RoCEv2 PFC/ECN NetQ Telemetry Zero Packet Loss
AWS Cloud Security
AWS Certified Security – Specialty (SCS-C02)
Hybrid Cloud Architecture & Zero-Trust Infrastructure
  • สถาปัตยกรรมไฮบริด: เชื่อมโยง On-Premise DGX คลัสเตอร์สู่ AWS ผ่าน Direct Connect 100G
  • การเข้ารหัสข้อมูล AI: ป้องกันข้อมูลระหว่างรับส่งและจัดเก็บ (KMS, Macie, GuardDuty)
  • Zero-Trust IAM: กำหนดสิทธิ์ Least Privilege, Workload Identity และ Role Delegation
  • มาตรฐานความสอดคล้อง: รองรับข้อกำหนด ISO 27001, SOC 2, HIPAA และ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูล (PDPA)
Direct Connect KMS Encryption Zero-Trust IAM PDPA / ISO 27001
HPE Enterprise Compute
HPE ProLiant Gen11/Gen12 Qualification
Mission-Critical Enterprise Compute & Cray XD HPC
  • การจัดหาและติดตั้ง: รองรับ HPE ProLiant DL380, DL385, DL560 Gen11 และ Cray XD670
  • ระบบบริหาร iLO 6: ติดตั้ง iLO Advanced พร้อม Silicon Root of Trust ป้องกัน Tampering
  • การจัดการสตอเรจ: ปรับแต่ง Smart Array RAID, NVMe-oF และ HPE GreenLake Storage
  • สัญญาบริการ MA 24x7: บริการดูแลรักษาพร้อมอะไหล่สำรองแท้ การันตีแก้ไขด่วนใน 4 ชม.
ProLiant Gen11/12 iLO 6 Advanced Silicon Root of Trust Cray XD HPC
Fortinet Cybersecurity
Fortinet Certified Fundamentals Cybersecurity
AI Cluster Perimeter, Next-Gen Firewall & Threat Defense
  • Data Center Firewall: ติดตั้ง FortiGate 1000F–3000F ป้องกันคลัสเตอร์ AI ระดับไฮเอนด์
  • Micro-segmentation: แบ่งแยกโซน Management Network, Out-of-Band (IPMI) และ Storage
  • การตรวจจับภัยคุกคาม: เปิดใช้งาน FortiGuard AI-Powered IPS/IDS และ Anti-DDoS Defense
  • Secure Remote Access: เซ็ตอัป FortiClient ZTNA และ SSL-VPN ความเร็วสูงสำหรับทีม AI
FortiGate 3000F Micro-segmentation FortiGuard IPS ZTNA Access
H3C Enterprise Compute
H3C Service Certification — Rack Server G6 (2026)
Next-Gen Enterprise Rack & GPU Compute Qualification
  • เซิร์ฟเวอร์ประมวลผลสูง: เชี่ยวชาญ H3C UniServer R4900 G6 และ R5300 G6 (รองรับ 8x GPU)
  • ระบบจัดการอัจฉริยะ: คอนฟิก H3C HDM (Device Management) และ FIST System Automation
  • สถาปัตยกรรมบัส: ปรับแต่ง PCIe Gen5 Switching Fabric และ CXL Interconnect เพิ่ม Bandwidth
  • งานตรวจสอบมาตรฐาน: ผ่านการทดสอบเทียบเคียง Benchmark ความเสถียรในห้องแล็บ OpenLab
UniServer R4900 G6 8x GPU Density PCIe 5.0 CXL HDM Automation
Oracle Solaris Unix
Oracle Solaris 11 SysAdmin & Solaris 10 Specialist
Mission-Critical Unix Systems & ZFS Storage Administration
  • การดูแลระบบยูนิกซ์ขั้นสูง: ดูแลและบำรุงรักษา Oracle SPARC T/M-Series และ Enterprise x86
  • การจัดการพื้นที่จัดเก็บ ZFS: ออกแบบ ZFS Pools, ZFS Snapshots, Deduplication และ Mirroring
  • ระบบจำลองการทำงาน Zones: คอนฟิก Solaris Zones (Non-Global) และ LDOMs แยกเวิร์กโหลดอิสระ
  • การกู้คืนระบบฉุกเฉิน: วางระบบ Automated Installer (AI), Disaster Recovery และ Flash Archive
SPARC / x86 ZFS Pools & Snapshots Solaris Zones / LDOMs Disaster Recovery
IBM & Brocade SAN Fabric
IBM Storage V5 & Brocade SAN Administrator
Enterprise Fibre Channel 64G, NVMe-oF & OceanStor
  • สตอเรจความเร็วสูง: ติดตั้งและบริหาร IBM FlashSystem (V5000/V7000) และ OceanStor Dorado
  • สวิตช์ SAN ความเร็ว 32G/64G: ออกแบบและคอนฟิก Brocade G620/G720 Fibre Channel Fabrics
  • การปรับแต่ง SAN Fabric: คอนฟิก Zoning (WWN/Port), Multi-path I/O (MPIO) และ FC-NVMe
  • ระบบสำรองและทำซ้ำข้อมูล: เซ็ตอัป Metro Mirror, Global Mirror และ Snapshot สำหรับ Big Data
IBM FlashSystem Brocade 64G FC OceanStor Dorado FC-NVMe / MPIO

ผลงานโครงการส่งมอบจริงระดับองค์กรและสถาบันชั้นนำ (15+ Proven Reference Projects)

ประสบการณ์จริงของทีมวิศวกร KABUKI IE ในการออกแบบ ติดตั้ง และบริหารระบบโครงสร้างพื้นฐาน AI/HPC Supercomputer ในหน่วยงานชั้นนำของประเทศไทย

รัฐบาล • สถาบันการศึกษา • องค์กรธุรกิจชั้นนำ
สถาบันการศึกษาและศูนย์วิจัย AI 9 โครงการสถาบันวิจัย
40+ High-End GPU Nodes • LLM & Deep Learning
  • จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย & VISTEC
    ระบบคำนวณสมรรถนะสูง NVIDIA DGX System พร้อม Ubuntu Server Enterprise Hardening และ MIG Slicing สำหรับวิจัย Foundation LLM, Deep Learning และ NLP
    Foundation LLM DGX System MIG Slicing Ubuntu Enterprise
  • สจล. (KMITL) & มจธ. (KMUTT-IT)
    คลัสเตอร์วิจัย 4 ชุด (KMITL-AI, CIRACOR, KMUTT) ควบคุมด้วย Slurm Workload Manager เชื่อมต่อ Quantum InfiniBand 400G สำหรับงาน Computer Vision และ Autonomous Systems
    4x DGX Clusters Slurm Manager InfiniBand 400G Computer Vision
  • ม.มหิดล, ม.เกษตรศาสตร์, มจพ. & นิด้า
    ระบบคลัสเตอร์ NVIDIA DGX H100/A100 เชื่อมต่อ NVMe Parallel Storage สำหรับงาน Bio-Medical AI, การวิจัย AI การเกษตรแม่นยำสูง (Precision Agri-Tech) และ Smart Logistics Lab
    DGX H100/A100 Bio-Medical AI Precision Agri-Tech Smart Logistics
องค์กรธุรกิจ โทรคมนาคม และอวกาศ 3 โครงการใหญ่ระดับองค์กร
Telecom Core AI • FinTech Core Banking • Aerospace
  • AIS (Advanced Info Service)
    วางระบบและบูรณาการคลัสเตอร์ NVIDIA DGX / GPU AI Infrastructure ขนาดใหญ่ รองรับการประมวลผล AI เครือข่ายโทรคมนาคม (Network AI), Real-Time Customer Analytics และ Generative AI Core Service ของประเทศ ออกแบบ High-Availability สถาปัตยกรรมแบบ 99.99% Uptime ไร้การหยุดชะงัก
    Enterprise DGX Farm Telecom Core AI InfiniBand Leaf-Spine 99.99% Uptime
  • ธนาคารกรุงศรีอยุธยา (Krungsri Bank)
    ติดตั้งและวางระบบจัดเก็บข้อมูลความปลอดภัยสูงระดับสถาบันการเงิน NetApp Storage NFS-over-TLS สำหรับระบบงานไฟล์บริการธุรกรรมการเงินระดับ Core Banking พร้อมระบบ End-to-End Encryption ผ่านการรับรองตามระเบียบความปลอดภัย ธปท., PCI-DSS และ ISO 27001
    NetApp NFS-over-TLS Core Banking Data End-to-End Encryption BOT / PCI-DSS
  • MU Space Corp (เทคโนโลยีอวกาศและดาวเทียม)
    วางระบบสถาปัตยกรรมคำนวณและประมวลผล NVIDIA DGX AI System และ Ubuntu Server สำหรับเทคโนโลยีการบินและอวกาศ (Aerospace & Satellite AI) การประมวลผลภาพถ่ายดาวเทียมความละเอียดสูง และการวิเคราะห์การสื่อสารข้อมูลวงโคจร
    Aerospace AI DGX Satellite Engine Telemetry Analytics Mission-Critical
หน่วยงานรัฐวิสาหกิจและสาธารณสุข 3 โครงการยุทธศาสตร์สำคัญ
National Smart Grid • Healthcare CDC • Aviation
  • กรมการแพทย์ (Department of Medical Services / CDC)
    วางระบบโครงสร้างพื้นฐานคลัสเตอร์ประมวลผล AI เกรดทางการแพทย์ (Medical-Grade AI Cluster) สำหรับการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ (CT/MRI), คัดกรองรอยโรคด้วย AI และประมวลผลชุดข้อมูลสาธารณสุขระดับประเทศ สอดคล้องตามมาตรฐาน HIPAA และ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูล (PDPA)
    Medical AI Cluster DICOM Imaging AI HIPAA / PDPA Compliant CDC Analytics
  • การไฟฟ้านครหลวง (MEA - Smart Grid)
    วางระบบโครงสร้างพื้นฐาน AI Infrastructure และ Enterprise Systems Integration สำหรับโครงข่ายพลังงานไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Grid) วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้ไฟฟ้าแบบพยากรณ์ล่วงหน้า (Predictive Load Modeling) และตรวจจับความผิดปกติของสายส่งไฟฟ้า
    Smart Grid AI Predictive Load Power Grid Security Enterprise Systems
  • กรมฝนหลวงและการบินเกษตร
    ติดตั้งระบบประมวลผล AI Compute Infrastructure ประสิทธิภาพสูงสำหรับการบินและอุตุนิยมวิทยา วิเคราะห์ข้อมูลเรดาร์สภาพอากาศ แผนที่ลม เมฆ และความชื้นสัมพัทธ์ เพื่อวางแผนเส้นทางการบินทำฝนหลวงแบบแม่นยำตามพระราชดำริ
    Weather Radar AI Aviation Flight Data Meteorology Compute Royal Rainmaking

กระบวนการปฏิบัติงานวิศวกรรมครบวงจร (End-to-End Implementation Workflow)

ระเบียบวิธีปฏิบัติงานวิศวกรรมมาตรฐานสากล (Standard Operating Procedure) ตั้งแต่การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมไปจนถึงการทดสอบความเสถียร 48 ชม. และส่งมอบงานแบบ Zero-Downtime

มาตรฐานการส่งมอบ Zero-Downtime SLA
1
PHASE 1 • ARCHITECTURE & SIZING
Pre-sales & Capacity Sizing
Workload Assessment & Blueprint Design

ให้คำปรึกษาเชิงลึก ประเมินเวิร์กโหลด AI ร่วมกับทีม Data Science คำนวณ GPU, VRAM, Throughput และ Bandwidth พร้อมจัดทำ Architecture Blueprint

  • วิเคราะห์เวิร์กโหลด AI: คำนวณพารามิเตอร์ของโมเดล (LLM, Vision, HPC) กำหนดจำนวน GPU และขนาด VRAM
  • วางผังโครงสร้างสถาปัตยกรรม: จัดทำแบบ HLD และ LLD สำหรับ Compute, Fabric Network และ Storage
  • จัดทำ Proof of Concept (POC): ทดสอบเวิร์กโหลดจริงบนแล็บจำลอง ยืนยันสเปกและประสิทธิภาพก่อนลงทุนจริง
  • เอกสารส่งมอบระยะนี้: รายงาน TCO Analysis, Topology Leaf-Spine Diagram และสเปกวิศวกรรม
Workload Matrix LLM Sizing HLD / LLD Design POC Validation
2
PHASE 2 • FACILITY & RACKING
Rack, Cable & Out-of-band
High-Density PDU & Cabling Management

ติดตั้งเครื่องลงตู้แร็ก Data Center ควบคุมการกระจายโหลดไฟฟ้า PDU การจัดระเบียบสายสัญญาณความเร็วสูง และแยกโซนระบบ Out-of-band / BMC

  • ติดตั้งแร็กและบาลานซ์โหลดไฟ: ตู้แร็ก 42U–48U เดินสายไฟคู่ขนาน A/B PDU รองรับความหนาแน่น 40–100 kW/Rack
  • การจัดระเบียบสายความเร็วสูง: เดินสายเคเบิล DAC/AOC และ MPO/LC Fiber ติดป้ายกำกับมาตรฐาน TIA-606-B ทุกเส้น
  • ระบบระบายความร้อน DLC: เชื่อมต่อระบบท่อส่งของเหลว Direct Liquid Cooling พร้อมระบบตรวจจับน้ำรั่ว
  • เครือข่าย Out-of-band อิสระ: คอนฟิกูเรชันเครือข่าย IPMI / BMC แยก VLAN อิสระเพื่อความปลอดภัยสูงสุด
40–100 kW/Rack A/B Redundant PDU TIA-606-B Labeling IPMI / BMC Isolated
3
PHASE 3 • OS & COMPUTE STACK
OS & NVIDIA Driver Stack
Kernel Hardening, CUDA & GPU Diagnostics

ติดตั้งระบบปฏิบัติการเกรดองค์กร อัปเดตเฟิร์มแวร์ระดับไมโครโค้ด และคอมไพล์ NVIDIA Driver Stack ให้พร้อมรันเวิร์กโหลดที่ความเร็วสูงสุด

  • การติดตั้ง Enterprise OS: ติดตั้งและปรับแต่ง Kernel ของ Ubuntu Server LTS, RHEL หรือ Solaris ตามข้อกำหนด
  • อัปเดต Firmware สม่ำเสมอ: แฟลช BIOS, CPLD, BMC, InfiniBand HCA และ GPU VBIOS สู่เวอร์ชันล่าสุด
  • ซอฟต์แวร์สแตก GPU: ติดตั้ง NVIDIA Fabric Manager, CUDA Toolkit, cuDNN และ NCCL Library สมบูรณ์ 100%
  • GPU Burn-in Diagnostics: รัน DCGM (Data Center GPU Manager) ตรวจสอบความสมบูรณ์ของ PCIe/NVLink และ VRAM
Ubuntu / RHEL LTS CUDA Toolkit 12.x NVLink Diagnostics DCGM GPU Burn-in
4
PHASE 4 • HIGH-SPEED FABRIC
InfiniBand & Cumulus Fabric
Quantum-2 Subnet Manager & RoCEv2 Zero-Loss

ออกแบบและคอนฟิกูเรชันเครือข่ายความเร็วสูงระดับ 400Gbps–800Gbps เพื่อให้ GPU Fabric สื่อสารกันได้เต็มแบนด์วิดท์โดยปราศจากคอขวด

  • คอนฟิก Subnet Manager: ตั้งค่า High-Availability OpenSM บน Quantum-2 Switch ลด Latency ต่ำกว่า 200ns
  • เครือข่าย RoCEv2 ไร้การสูญเสีย: ตั้งค่า Priority Flow Control (PFC) และ ECN ป้องกัน Packet Drop บน Spectrum Switch
  • โทโพโลยี Non-Blocking Fabric: สถาปัตยกรรม Fat-Tree Leaf-Spine อัตราส่วนแบนด์วิดท์ 1:1 ปราศจากการรอคอย
  • การตรวจวัดประสิทธิภาพ NetQ: ใช้ NVIDIA NetQ ตรวจสอบค่า Bit Error Rate (BER) และ Topology Drift อัตโนมัติ
400G/800G Quantum-2 OpenSM Subnet RoCEv2 PFC/ECN NetQ Telemetry
5
PHASE 5 • CLUSTER ORCHESTRATION
Slurm & Kubernetes Deployment
Workload Scheduler, Run:ai & Multi-Tenancy

ติดตั้งแพลตฟอร์มบริหารจัดการทรัพยากรคลัสเตอร์ จัดสรรคิวงานประมวลผลให้ Data Scientist ใช้งานพร้อมกันได้อย่างคุ้มค่าสูงสุด

  • Slurm Workload Manager: ตั้งค่าคิวงานลำดับความสำคัญ (QOS), Preemption และ Fair-Share Policy สำหรับงานวิจัย
  • Kubernetes & Run:ai: เชื่อมต่อ Run:ai Orchestration จัดสรรทรัพยากร GPU Fractional / Dynamic Slicing
  • Multi-Tenant Isolation: แยกสภาพแวดล้อมการทำงานของแต่ละทีม ป้องกันการแย่งทรัพยากรและรักษาความปลอดภัย
  • NGC Container Pipeline: เชื่อมต่อ NVIDIA GPU Cloud (NGC) คลังคอนเทนเนอร์ AI เฟรมเวิร์กสำเร็จรูปพร้อมใช้
Slurm Scheduler Run:ai GPU Slicing Multi-Tenancy NGC AI Registry
6
PHASE 6 • HIGH-THROUGHPUT STORAGE
Enterprise Storage Integration
GPUDirect Storage, Lustre, WekaFS & NVMe-oF

เชื่อมต่อคลัสเตอร์เข้ากับระบบจัดเก็บข้อมูลความเร็วสูงแบบขนาน เพื่อป้อนดาต้าเซ็ตขนาดเทราไบต์สู่ GPU โดยไม่เกิดสภาวะ I/O Wait

  • Parallel File System: เชื่อมต่อ DDN Lustre, WekaFS, IBM ESS หรือ Pure Storage FlashBlade
  • GPUDirect Storage (GDS): เปิดใช้งานเทคโนโลยี Bypass CPU ส่งข้อมูลจาก NVMe สู่หน่วยความจำ GPU โดยตรง
  • Storage Fabric ความเร็วสูง: เดินสาย NFS-over-RDMA หรือ FC-NVMe แยกอิสระจากทราฟฟิกประมวลผลทั่วไป
  • ความปลอดภัยและการสำรองข้อมูล: ติดตั้ง RBAC, Data Deduplication และ Snapshot ป้องกันชุดเทรนสูญหาย
GPUDirect Storage DDN Lustre / WekaFS NVMe-oF / RDMA Zero I/O Bottleneck
7
PHASE 7 • FINAL VALIDATION & UAT HANDOVER
System Validation, Performance Tuning & Zero-Downtime Handover
เกณฑ์ผ่าน UAT สมบูรณ์ 100%

ดำเนินการทดสอบ Stress Test เต็มพิกัด ปรับแต่งตามมาตรฐานสากล พร้อมส่งมอบ As-Built Documentation และจัดเวิร์กช็อปถ่ายทอดองค์ความรู้แก่ทีมวิศวกรลูกค้า

48-Hour Burn-in Test
รันคลัสเตอร์เต็มพิกัด 100% ต่อเนื่อง 48 ชม. ทดสอบเสถียรภาพความร้อน ไฟฟ้า และระบบระบายความร้อน
Global Benchmarking
รัน HPL Linpack, HPCG, MLPerf Training/Inference และ NCCL All-Reduce ตรวจวัด Bandwidth จริง
24x7 Grafana Telemetry
ส่งมอบ Grafana Dashboards ติดตามอุณหภูมิ, วัตต์ไฟ, GPU Utilization และสถานะ Fabric ตลอด 24 ชม.
As-Built & Training
ส่งมอบเอกสารแบบละเอียด คู่มือ SOP การบริหารระบบ และเวิร์กช็อปถ่ายทอดงานให้วิศวกรลูกค้า
48-Hour Burn-in Test MLPerf & HPL Linpack Grafana 24x7 Telemetry Official As-Built Document
ส่งมอบงานระดับ Zero-Downtime คุณภาพสูงสุด
SERVICE PILLARS

การดูแลและบริหารระบบ AI Infrastructure ระดับองค์กร

ยกระดับ Uptime ของคลัสเตอร์สู่มาตรฐานสูงสุด 99.99% ด้วยแนวปฏิบัติเชิงวิศวกรรมระดับโลก (SLA Assurance)

PILLAR 01 Quarterly Cycle
Preventive Maintenance

เข้าตรวจสอบหน้างานรายไตรมาส (Quarterly PM) ตรวจวัด Thermal Profiling, ทำความสะอาดคลัสเตอร์, เช็คค่าไฟ 3-Phase และรันชุดทดสอบ GPU Diagnostics เชิงลึก

Full Thermal & Diagnostics
PILLAR 02 Zero Downtime
Firmware & OS Updates

อัปเดต NVIDIA CUDA Driver, Base Command Manager, Cumulus Linux, InfiniBand Subnet Manager และแพตช์ระบบ พร้อมแผน Rollback ปลอดภัยไร้ความเสี่ยง

Tested Rollback Plan
PILLAR 03 24×7 Telemetry
Telemetry & Observability

ติดตั้ง Prometheus & Grafana ติดตาม GPU Memory Bandwidth, อุณหภูมิการ์ด, Throughput NVLink และสถานะคิวงาน Slurm พร้อมระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ

Grafana & Slurm Metrics
PILLAR 04 Mission-Critical
Emergency SLA 24/7

สายด่วนช่วยเหลือและวิศวกรระดับ 3rd-tier Escalation รองรับการแก้ปัญหาฉุกเฉิน On-site ภายใน 4 ชั่วโมง พร้อมการประสานงานจัดหาอะไหล่ทดแทนเร่งด่วน

4-Hour On-site MTTR
FULL-STACK HARDWARE & PLATFORM MATRIX

ฮาร์ดแวร์และแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมในบริการ Managed Services

ขอบเขตการดูแล บำรุงรักษา ปรับจูนประสิทธิภาพ และตอบสนองวิกฤติตลอด 24 ชั่วโมง โดยทีมวิศวกรที่ได้รับการรับรองสากล

24×7×4 Tier-3 SLA 8 Enterprise Domains
หมวดหมู่อุปกรณ์ & แพลตฟอร์ม รุ่นและแบรนด์ฮาร์ดแวร์ที่รองรับ ขอบเขตการดูแลบำรุงรักษาเชิงวิศวกรรม ระดับบริการ & SLA
NVIDIA DGX Systems
AI Supercomputers & SuperPOD
Flagship Support
DGX B300 DGX B200 DGX GB200 NVL72 DGX H100 DGX H200 DGX A100 (640GB) DGX Station A100 DGX-2 (V100) DGX GH200 Grace Hopper
Base Command Manager (BCM): ติดตั้ง อิมเมจจิ้ง และบริหารคลัสเตอร์
GPU Diagnostic (DCGM/NVML): ตรวจเช็กสุขภาพชิป VRAM, SXM5 Bus และพาวเวอร์
NVSwitch Fabric: ตรวจสอบ Throughput NVLink 900 GB/s – 1.8 TB/s ข้าม GPU
OS Stack: DGX OS, Ubuntu LTS Kernel, ไดรเวอร์ NVIDIA และ CUDA Toolkit
 24×7×4 On-site
99.99% Uptime
Enterprise GPU Servers
OEM/ODM Multi-Node Servers
Multi-Vendor
HPE Compute XD690 HPE ProLiant DL380a / DL385 Gen11 H3C UniServer R5500 G6 Dell PowerEdge XE9680 / XE8640 Supermicro HGX H100/B200 Lenovo ThinkSystem SR675 V3 ASUS ESC N8-E11
Out-of-Band BMC: จัดการผ่าน iLO 6, iDRAC 9, HDM และ IPMI 2.0
Firmware Hardening: อัปเดต BIOS, CPLD, PCIe Retimer, และ Security Microcode
PCIe Gen5 Validation: ตรวจเช็ก Bifurcation และ Error Counters (AER)
Hardware Replacement: ประสานงานจัดหาและเปลี่ยนชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์ด่วน
 24×7 Critical
4-Hr MTTR
InfiniBand & Network
Ultra-Low Latency Fabric
NDR 400G / 800G
NVIDIA Quantum-2 QM9700/QM9790 NVIDIA Quantum QM8700 (HDR 200G) Spectrum-4 SN5400 / SN5600 (800GbE) ConnectX-7 / ConnectX-8 NICs BlueField-3 DPU Cisco Nexus 9000 AI Fabric Brocade Gen7 64G FC SAN
UFM Telemetry: เฝ้าระวัง Fabric Health ผ่าน NVIDIA Unified Fabric Manager
Subnet Manager: คอนฟิก Master/Standby OpenSM High Availability
Optics & Cable Health: วิเคราะห์ค่า Bit Error Rate (BER) ของสาย MPO/AOC/DAC
RoCE v2 Congestion: ปรับจูน PFC (Priority Flow Control) และ ECN ป้องกัน Drop
 Zero Packet Drop
Lossless SLA
High-Performance Storage
Parallel File System & All-Flash
100+ GB/s I/O
DDN Lustre EXAScaler (SFA400NVX) Pure Storage FlashBlade//S & //E VAST Data Universal Storage QUMULO All-NVMe File System NetApp AFF A-Series / EF-Series IBM Storage Scale (GPFS) Ceph NVMe Distributed Storage
Lustre MDS/OSS Tuning: จัดการ Metadata Server และ Object Storage Server
NVMe-oF RoCE: คอนฟิก Multi-pathing และ Kernel Client Throughput สูงสุด
AI Checkpointing: ปรับจูน I/O Burst สำหรับบันทึก Model Weights 100+ GB/s
Snapshot & CSI: นโยบายสำรองข้อมูล Disaster Recovery และ Kubernetes CSI Mounts
 99.999% SLA
Sub-ms Latency
Liquid Cooling & Facility
Direct-to-Chip DLC & RDHx
PUE < 1.15 Target
CoolIT Direct-to-Chip Cold Plates Motivair Coolant Distribution Units (CDU) Vertiv Liebert DCD / RDHx Rear Doors Schneider EcoStruxure InRow Liquid Stulz CyberAir 3PRO Envicool Water-Cooled Systems Raritan / Server Technology 3-Phase iPDU
Flow & Pressure Balancing: ตรวจวัดอัตราการไหล (L/min) และความดันลูปน้ำ
PG25 Chemical Testing: ตรวจวิเคราะห์สารหล่อเย็น ยับยั้งสนิม และสารกำจัดแบคทีเรีย
Quick Disconnect (QD): ตรวจสภาพข้อต่อสแตนเลสและท่อทางเดินของเหลว
Leak Detection & iPDU: เซ็นเซอร์ตรวจจับการรั่วไหล และมอนิเตอร์กระแสไฟฟ้า 3-Phase
 Zero Throttling
Continuous Telemetry
AI Orchestration & Stack
Workload Manager & Frameworks
HPC & MLOps
Slurm Workload Manager (SchedMD) Kubernetes (K8s) GPU Operator NVIDIA Run:ai Scheduler Red Hat OpenShift AI NVIDIA Enroot / Pyxis Container vLLM & Triton Inference Server Ray Cluster / Kubeflow
Fairshare & Priority QoS: จัดสรรโควตา GPU ตามลำดับความสำคัญของทีม
MIG GPU Partitioning: ซอยย่อยการ์ด A100/H100 เป็น 7 Instances อิสระ
Node Health Check (NHC): คัดกรองโหนดที่มี Error ออกจากคิวงานอัตโนมัติ
Distributed Training: คอนฟิก DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP และ PyTorch DDP
 DevOps Ready
Cluster Self-Heal
Legacy Solaris / SPARC
Mission-Critical UNIX & Storage
EOL Extension & Migrate
SPARC M10 / M12 Enterprise SPARC T4 / T5 / T7 / T8 Sun Fire E25K / E20K / V890 Oracle ZFS Storage Appliance Solaris 8, 9, 10, 11 Fujitsu M10/M12 Systems Solaris LDom & Zones
ILOM Service Processor: เฝ้าระวังฮาร์ดแวร์ พาวเวอร์ซัพพลาย และ CPU Modules
ZFS Health & Scrubbing: ตรวจสอบความสมบูรณ์ของ ZFS Pools และสลอตดิสก์
Kernel Hardening & Patches: อัปเดตแพตช์รักษาความปลอดภัยระบบ EOL
Migration Roadmap: ไมเกรตแอปพลิเคชันและฐานข้อมูลข้ามสู่ Modern Linux & GPU
 Zero Data Loss
Legacy Assurance
Cybersecurity & Hardening
Defense-in-Depth & WAF
ISO 27001 Aligned
Fortinet FortiGate 600F/1000F/3000F Kong Enterprise API Gateway WAF Palo Alto PA-Series NGFW HashiCorp Vault Enterprise Wazuh SIEM / XDR Trivy / Clair Container Security CrowdStrike Falcon Sensor
Perimeter Hardening: วางนโยบายไฟร์วอลล์แยกโซน AI Fabric และ IPMI เด็ดขาด
Model Serving WAF: คัดกรอง Prompt Injection, DoS, และตรวจสอบสิทธิ์ผ่าน JWT/mTLS
Data & Weights Encryption: เข้ารหัสไฟล์โมเดลระดับ REST/Transit (AES-256)
Vulnerability Governance: สแกนหาช่องโหว่ CVE และอัปเดตแพตช์ระบบอย่างสม่ำเสมอ
 24×7 SOC Support
Zero Trust
CYBER INFORMATION SECURITY Zero Trust Architecture ISO 27001 Aligned

มาตรฐานความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และธรรมาภิบาลข้อมูล

Enterprise Data Security & AI Workload Hardening Framework

การวางระบบ AI และ HPC ในระดับองค์กรต้องการความปลอดภัยขั้นสูงสุดเพื่อปกป้องชุดข้อมูลฝึกสอน (Training Data) และค่าน้ำหนักโมเดล (Model Weights) ทีมวิศวกรของ KABUKI IE มีความเชี่ยวชาญด้าน Cyber Security ที่ผ่านการรับรองระดับสากล พร้อมดูแล ป้องกัน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเชิงรุก:

Fortinet Firewall & IPS
กำหนดโซนเครือข่าย AI Fabric, Segment IPMI OOB เด็ดขาด และระบบ IPS Hardening ตรวจจับการบุกรุก
Kong Enterprise API Gateway
จัดการและปกป้องทราฟฟิก API, คัดกรอง Prompt Injection, ตรวจสอบสิทธิ์ mTLS/JWT และ Rate Limiting
Least-Privilege IAM & Vault
บริหารสิทธิ์ผู้ใช้งานและคีย์เข้าถึงตามหลักสิทธิ์ต่ำสุด ควบคุมโควตา และจัดเก็บความลับผ่าน HashiCorp Vault
Vulnerability Governance
สแกนช่องโหว่ CVE ประจำรอบ ติดตามแพตช์ความปลอดภัยระบบ EOL/Solaris และเฝ้าระวังผ่าน Wazuh XDR
24×7 Active Defense Tier-3 SLA
Tier-3 Escalation Experience

ประสบการณ์สืบสวนและรับมือภัยคุกคามระบบ Mission-Critical อย่างเชี่ยวชาญ พร้อมแก้ปัญหาเร่งด่วนในระดับเคอร์เนลและเน็ตเวิร์กแฟบริก

AWS Security Specialty Fortinet Fundamentals
Incident Response < 15 นาที
ทีมวิศวกรผู้เชี่ยวชาญพร้อมเข้าหน้างาน On-site ตลอด 24 ชั่วโมง
DEFENSE-IN-DEPTH

ชั้นการป้องกันความมั่นคงปลอดภัยสำหรับ AI Cluster

ออกแบบตามกรอบมาตรฐานความปลอดภัยระดับสากล ป้องกันการโจมตีครอบคลุมทุกเลเยอร์ด้วยสถาปัตยกรรม 4 ชั้นเชิงลึก

LAYER 1 • PERIMETER
Network Perimeter
Fortinet NGFW • VLAN Fabric

คอนฟิกูเรชัน Fortinet Enterprise Firewall พร้อมแบ่งแยก VLAN ระหว่าง Management, Out-of-Band BMC, Compute Fabric และ Storage ป้องกันภัยคุกคามข้ามเครือข่าย

Zero Lateral Movement
LAYER 2 • GATEWAY
Kong API Gateway
Kong Enterprise • mTLS WAF

ควบคุมทราฟฟิกเชื่อมต่อไปยัง Model Serving Endpoints ด้วยระบบจำกัดอัตราคำขอ (Rate Limiting), ตรวจสอบ JWT Tokens และเข้ารหัสความปลอดภัยระดับ mTLS สองทิศทาง

Protected Serving Endpoints
LAYER 3 • IDENTITY
Least-Privilege IAM
RBAC Matrix • Multi-Factor

กำหนดสิทธิ์เข้าถึงตามหลักสิทธิ์ต่ำสุด (Least-Privilege) บนระบบปฏิบัติการ Linux, Docker และ Kubernetes คลัสเตอร์ พร้อมระบบยืนยันตัวตน MFA และการทบทวนสิทธิ์สม่ำเสมอ

Strict Access Control Matrix
LAYER 4 • GOVERNANCE
Vulnerability Mgmt
CVE Scanner • Auto-Patching

สแกนหาช่องโหว่ความปลอดภัยของ Container Images, อัปเดตแพตช์ไดรเวอร์ GPU และเคอร์เนลระบบอย่างสม่ำเสมอ พร้อมรายงานผลการปฏิบัติตามมาตรฐาน ISO 27001

ISO 27001 & CVE Governance
AI INFRASTRUCTURE KNOWLEDGE • TECHNICAL GLOSSARY

คลังคำศัพท์และดัชนีเทคโนโลยีสถาปัตยกรรม AI (AI Infrastructure Technical Glossary)

Engineering Knowledge Base

รวบรวมคำนิยาม มาตรฐาน และหลักการทำงานของเทคโนโลยีเฉพาะทางในคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับองค์กร เพื่อเป็นแหล่งอ้างอิงทางวิศวกรรม:

GPUDirect RDMA
NETWORK FABRIC

เทคโนโลยีส่งผ่านข้อมูลระหว่างหน่วยความจำ GPU Memory ของเซิร์ฟเวอร์คนละเครื่องผ่าน InfiniBand โดยตรงโดยไม่ผ่าน CPU, System RAM หรือ OS ลด Latency ข้ามโหนดลงเหลือระดับ Sub-microsecond

GPUDirect Storage (GDS)
PARALLEL STORAGE I/O

การเชื่อมต่อ DMA ส่งข้อมูลโดยตรงระหว่าง NVMe Storage (DDN Lustre) และ GPU HBM3e โดยไม่ต้องพักไว้ใน CPU Cache ทำให้ GPU อ่านดาต้าเซตและบันทึก Checkpoint ได้เร็วเต็มแบนด์วิดท์ PCIe Gen5

Slurm Workload Manager
CLUSTER ORCHESTRATION

ระบบบริหารจัดการคิวงานคำนวณและกระจายโหลดมาตรฐานระดับโลก มีอัลกอริทึม Fair-Share ป้องกันการแย่งสิทธิ์ และฟังก์ชันตรวจจับโหนด GPU เสียหายเพื่อคัดแยกและสลับรันงานต่อเนื่องอัตโนมัติ

Multi-Instance GPU (MIG)
HARDWARE VIRTUALIZATION

ความสามารถระดับฮาร์ดแวร์ในการแบ่งการ์ด GPU ระดับองค์กร (H100 80GB) ออกเป็นสูงสุด 7 อินสแตนซ์อิสระ โดยแต่ละส่วนมี VRAM, Cache และ Compute Cores แยกจากกันเด็ดขาด ป้องกันเวิร์กโหลดรบกวนกัน 100%

Direct-to-Chip (DLC)
LIQUID COOLING THERMAL

ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวที่ส่ง Coolant ไหลตรงสู่ Cold Plate แนบหน้ากระดอง GPU และ CPU นำความร้อนได้ดีกว่าอากาศถึง 4,000 เท่า รองรับความหนาแน่นกำลังไฟตู้แร็คระดับ 40–120 kW/rack

Cooling Distribution Unit (CDU)
FACILITY HYDRAULICS

เครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนและหมุนเวียนของเหลวระหว่างลูปเซิร์ฟเวอร์ (Secondary Loop) กับระบบน้ำหล่อเย็นอาคาร (Primary Water) พร้อมปั๊มคู่ N+1 และเซนเซอร์ควบคุมแรงดัน/ตรวจจับการรั่วไหล

Rail-Optimized Topology
HIGH-SPEED CLUSTER TOPOLOGY

การจัดโครงสร้างเครือข่าย Leaf-Spine ที่เชื่อมต่อพอร์ต InfiniBand ของ GPU หมายเลขเดียวกันในแต่ละเซิร์ฟเวอร์เข้าสู่สวิตช์ชุดเดียวกัน ลดจำนวน Hop ในการสื่อสารขั้นตอน AllReduce ระหว่างเทรนโมเดล AI

PUE (Power Usage Effectiveness)
DATA CENTER GREEN EFFICIENCY

ดัชนีชี้วัดประสิทธิภาพการใช้พลังงานในดาต้าเซ็นเตอร์ (ไฟฟ้ารวมทั้งศูนย์ ÷ ไฟฟ้าที่อุปกรณ์ไอทีใช้จริง) ระบบน้ำหล่อเย็น DLC ของ KABUKI IE สามารถลดค่า PUE ลงเหลือ ≤ 1.15 ประหยัดค่าไฟได้หลายล้านบาทต่อปี

TECHNICAL FAQ

คำถามเชิงวิศวกรรมที่พบบ่อย (Enterprise AI & HPC Architecture)

เรารองรับการติดตั้ง ปรับแต่ง และดูแลระบบ NVIDIA DGX ครบทุกเจเนอเรชัน ตั้งแต่ DGX-2, DGX Station A100, DGX A100, DGX H100 ไปจนถึงรุ่นเรือธงล่าสุด DGX B200, DGX B300 และ HPE Compute XD690 GPU รวมถึงเซิร์ฟเวอร์ GPU แบรนด์ชั้นนำอย่าง Dell EMC PowerEdge, Lenovo, H3C Rack Server G6 และ Supermicro

การ์ด GPU ฟอร์มแฟกเตอร์ SXM (เช่น NVIDIA HGX H100, B200) เชื่อมต่อผ่านเทคโนโลยี NVLink Switch บนตัวบอร์ดด้วย Bandwidth สูงถึง 900 GB/s ต่อการ์ด (ใน Hopper) และ 1.8 TB/s (ใน Blackwell) ซึ่งเร็วกว่า PCIe Gen5 (128 GB/s แบบสองทาง) ถึงกว่า 7-14 เท่า ทำให้การแบ่งปันพารามิเตอร์โมเดลขนาดใหญ่ระหว่าง GPU ทำงานได้เต็มสมรรถนะโดยไม่เกิดคอขวด

การเทรนโมเดลขนาดใหญ่ต้องการการแลกเปลี่ยนค่าน้ำหนัก (Gradient Synchronization / All-Reduce) ข้ามโหนดด้วยความเร็วสูงสุด ระดับ 400Gb/s ถึง 800Gb/s โดยมีค่าความหน่วง (Latency) ต่ำกว่า 1 ไมโครวินาที พร้อมฟีเจอร์ RDMA (Remote Direct Memory Access) ซึ่ง Ethernet แบบทั่วไปไม่สามารถให้ประสิทธิภาพการสเกลคลัสเตอร์ได้ทัดเทียม

Slurm เป็นระบบจัดสรรคิวงานคำนวณทางวิทยาศาสตร์และโมเดล AI ระดับมาตรฐานสากล ช่วยบริหารจัดการทรัพยากร GPU/CPU หลายโหนดแบบ Multi-user และ Multi-tenant อย่างเป็นธรรม กำหนดลำดับความสำคัญของ Job งานวิจัย และป้องกันไม่ให้โปรเซสของทีมใดทีมหนึ่งเข้ายึดครอง GPU จนทำให้ระบบโดยรวมหยุดชะงัก

หากเวิร์กโหลดหลักคือ Batch Training / Research และ Job Queue ของนักวิจัยหลายท่านที่ต้องการกระจายงานสเกลใหญ่ Slurm Workload Manager เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม HPC ที่ให้ความหน่วงต่ำสุดและควบคุมฮาร์ดแวร์ได้ลึก แต่หากเวิร์กโหลดหลักคือ Online Inference, Microservices, API Serving หรือ CI/CD Kubernetes ที่มี GPU Operator และ KServe/Triton จะให้ความยืดหยุ่นในการทำ Auto-scaling ได้ดีกว่ามาก โดย KABUKI IE สามารถติดตั้งทั้งสองระบบหรือทำ Hybrid ร่วมกันได้

DDN Lustre เป็น Parallel File System ที่กระจายข้อมูลแบบ Striping ไปยัง Storage Targets จำนวนมากพร้อมกัน Client หลาย Compute Nodes สามารถอ่านเขียนไฟล์เดียวกันได้พร้อมกันที่ Throughput รวมหลายร้อย Gigabytes ต่อวินาที (GB/s) โดยไม่เกิด Metadata Locking ต่างจาก Standard NFS NAS ที่มีข้อจำกัดด้าน Single Controller Head และความหน่วงในการค้นหาไฟล์ขนาดเล็กจำนวนมหาศาล (Small Files Checkpoints)

สามารถทำได้สมบูรณ์แบบ: เรามีความเชี่ยวชาญในการเชื่อมต่อกับ Storage ชั้นนำทุกสถาปัตยกรรม ไม่ว่าจะเป็น Parallel File System อย่าง DDN (Lustre), Pure Storage, QUMULO NAS ผ่าน Container Storage Interface (CSI) สำหรับ Kubernetes หรือเชื่อมต่อ NetApp Storage แบบความปลอดภัยสูงผ่านโปรโตคอล NFS-over-TLS

ทีมวิศวกรของเราถือครองใบรับรองวิศวกรรมระดับโลกอย่างเป็นทางการ ได้แก่ NVIDIA AI Infrastructure Curriculum (DGX AI Compute), NVIDIA Enterprise Software, NVIDIA NetQ Deployment, AWS Certified Security - Specialty, HPE ProLiant Gen11/12, H3C Rack Server G6, Fortinet Cybersecurity, Oracle Solaris 11, IBM Storage V5 และ Brocade SAN Administrator

เราให้บริการตั้งแต่ขั้นตอนการให้คำปรึกษาด้านวิศวกรรม (Pre-sales Solution Architecture), ติดตั้งเข้าตู้ Rack, ออกแบบระบบไฟฟ้าและทำ Thermal Profiling, ติดตั้ง OS และ NVIDIA Firmware Driver Stack, ตั้งค่า Slurm/Kubernetes, เชื่อมต่อ InfiniBand และ Parallel Storage, ทำ User Acceptance Testing (UAT) พร้อมบริการสัญญาบำรุงรักษาประจำปี (Annual Maintenance SLA 24/7) โดยวิศวกรผู้ถือใบรับรองระดับสากล

มีบริการครบวงจร: เรามีทีม Pre-sales Technical Solution Architect ที่พร้อมช่วยประเมิน Workload จำลองขนาด Compute, Memory, Fabric Bandwidth และ Storage Throughput ให้เหมาะสมกับขนาดโมเดลและงบประมาณ พร้อมจัดทำเวิร์กช็อปและทดสอบ POC ร่วมกับทีมวิศวกรของลูกค้าก่อนตัดสินใจลงทุนจริง

ชิป GPU ระดับท็อปยุคใหม่อย่าง NVIDIA H100, H200 และ Blackwell (B200 / B300) มีค่าการใช้พลังงานความร้อน (TDP) สูงถึง 700W – 1,200W ต่อชิป หรือมากกว่า 100kW – 140kW ต่อหนึ่งตู้แร็ค ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศแบบเดิม (Air Cooling) ไม่สามารถรองรับความหนาแน่นความร้อนระดับนี้ได้ KABUKI IE ให้บริการออกแบบและติดตั้งระบบ Direct-to-Chip Liquid Cooling (DLC) ร่วมกับ Cooling Distribution Units (CDU) และ Rear Door Heat Exchanger (RDHx) ช่วยลดค่า PUE ของดาต้าเซ็นเตอร์ลงต่ำกว่า 1.15 และป้องกันปัญหา Thermal Throttling ของ GPU ได้ 100%

ในคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ การจัดสายสัญญาณแบบ Rail-Optimized Topology จะจัดให้พอร์ต InfiniBand ของ GPU ในตำแหน่งเดียวกันของทุกเซิร์ฟเวอร์ (เช่น GPU 0 ของทุกโหนด) เชื่อมต่อเข้ากับสวิตช์ Leaf Switch ชุดเดียวกันโดยตรง (Rail 0 ถึง Rail 7) ทำให้ทราฟฟิก All-Reduce และ All-to-All ในการเทรนแบบ Data Parallelism และ Tensor Parallelism ส่งตรงถึงกันได้ภายในสวิตช์เดียวโดยไม่ต้องวิ่งข้าม Core/Spine Switch ช่วยลด Latency และลดปัญหา Congestion ได้อย่างมหาศาลเมื่อเทียบกับ Fat-Tree แบบดั้งเดิม

การคำนวณ VRAM สำหรับการเทรน (Training / Fine-Tuning) ใช้สูตรประมาณการ: VRAM = 16 ถึง 20 ไบต์ต่อพารามิเตอร์ (สำหรับ FP16/BF16 พร้อม Adam Optimizer, Gradients และ Activations) ตัวอย่างเช่น โมเดล 70B ต้องการ VRAM ประมาณ 1.2 TB ถึง 1.4 TB หรือเทียบเท่า GPU 80GB ขั้นต่ำ 16–20 ตัว ส่วนโมเดล 405B ต้องการ VRAM รวมกว่า 7–8 TB จึงต้องใช้คลัสเตอร์ GPU H100/H200 หรือ B200 อย่างน้อย 64–128 ตัวขึ้นไป สำหรับงาน Inference (FP16/FP8/INT4) ปริมาณ VRAM จะลดลงเหลือ 2 ไบต์, 1 ไบต์ หรือ 0.5 ไบต์ต่อพารามิเตอร์ตามลำดับ ทีมงาน KABUKI IE มีเครื่องมือ AI Cluster Sizer ช่วยคำนวณสเปกที่แม่นยำให้ฟรี

ในการเทรนโมเดลระดับ Foundation Model ระบบต้องบันทึก Checkpoint (สถานะของ Weights และ Optimizer States) เป็นระยะเพื่อป้องกันข้อมูลสูญหายเมื่อเกิด Node Failure หากโมเดลมีขนาด 500GB – 2TB การบันทึก Checkpoint ควรเสร็จสิ้นภายในเวลาไม่เกิน 2–3 นาที เพื่อไม่ให้ GPU ต้องหยุดรอ (GPU Idle Time) ดังนั้น Storage Fabric ต้องมี Throughput ในการเขียน (Write Throughput) ระดับ 20 GB/s ถึง 100+ GB/s ซึ่งระบบ DDN Lustre EXAScaler และ NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) เป็นคำตอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเวิร์กโหลดนี้

KABUKI IE มีความเชี่ยวชาญพิเศษด้านการไมเกรตระบบจาก Sun/Oracle Solaris (SPARC และ x86) สู่ Enterprise Linux (RHEL / Rocky Linux / Ubuntu Server) เรามีระเบียบวิธี 4 ขั้นตอน: 1) Source Code & Data Analysis ตรวจจับ Big-Endian เป็น Little-Endian, 2) ZFS Pool Data Migration ข้ามระบบแบบ Zero Data Loss, 3) Containerization แปลงแอปพลิเคชันเดิมลง Docker/Podman, และ 4) Modernization เชื่อมโยงฐานข้อมูลเดิมเข้ากับ AI Pipeline และโมเดลประมวลผลบน GPU คลัสเตอร์ได้อย่างราบรื่น

เราออกแบบการป้องกันแบบหลายชั้น (Multi-Layer Hardening): Perimeter Layer ป้องกันการโจมตีระดับเครือข่ายและ DDoS, Kong API Gateway Layer บรรจุโมดูล Web Application Firewall (WAF) คัดกรอง Prompt Injection และตรวจจับข้อความอันตรายก่อนส่งถึง Model Serving, Host & Container Layer เข้ารหัสไฟล์โมเดล (Model Weights Encryption at Rest) และใช้ Least-Privilege IAM ป้องกันไม่ให้แฮกเกอร์ดึงไฟล์โมเดลออกไป, และ Audit Layer มีระบบบันทึก Audit Logs ตรวจสอบย้อนหลังได้ 100% ตามมาตรฐาน ISO 27001

เทคโนโลยี NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) บนสถาปัตยกรรม Ampere (A100), Hopper (H100) และ Blackwell สามารถแบ่งการ์ด GPU ระดับโปร 1 ตัว ออกเป็น GPU ย่อยได้สูงสุด 7 Instances แบบแยกฮาร์ดแวร์อิสระ ทั้งหน่วยประมวลผล (Compute Core), แคช (L2 Cache), แบนด์วิดท์ และหน่วยความจำ VRAM ทำให้หลายทีมหรือหลายเวิร์กโหลด (เช่น งาน Inference เบาๆ หรือการเทรนโมเดลขนาดเล็ก) สามารถแชร์ GPU ร่วมกันได้โดยไม่มีปัญหาเวิร์กโหลดหนึ่งดึงประสิทธิภาพของอีกเวิร์กโหลด (Hardware Isolation & QoS)

ตู้แร็ค AI ระดับ Enterprise มักมีความต้องการพลังงานตั้งแต่ 30kVA จนถึง 100kVA+ ต่อตู้ องค์กรต้องเตรียมระบบไฟฟ้าแบบ 3-Phase 400V/415V พร้อมตู้จ่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ (Intelligent iPDU) แบบ Dual-Feed (A+B Redundancy), ระบบสำรองไฟฟ้า UPS ระดับ Tier III/IV, โครงสร้างพื้นฐานทางกลที่รองรับน้ำหนักตู้แร็คของเหลวได้มากกว่า 1,500 – 2,000 กิโลกรัมต่อตู้ และระบบตรวจจับการรั่วซึมของของเหลว (Leak Detection Cable) ซึ่งทีมวิศวกรดาต้าเซ็นเตอร์ของ KABUKI IE มีบริการให้คำปรึกษาและออกแบบระบบร่วมด้วยอย่างครบวงจร

ท่านสามารถติดต่อทีมวิศวกรผู้เชี่ยวชาญของ KABUKI IE ได้โดยตรงผ่านโทรศัพท์ +66 (0)2-077-6934 หรือสายด่วนวิศวกร +66 (0)95-539-5642, อีเมล kabukiie2017@gmail.com, โทรสำนักงาน +66 (0)92-945-5377 หรือติดต่อผ่านช่องทางด้านล่างนี้ ทีมงานวิศวกรจะติดต่อกลับเพื่อให้คำปรึกษาและจัดทำเอกสารข้อเสนอโครงการอย่างรวดเร็วที่สุด
EXPERT CONSULTATION & SIZING

ปรึกษาวิศวกรสถาปัตยกรรมระบบ AI & HPC Infrastructure

ต้องการออกแบบคลัสเตอร์ NVIDIA DGX, วางระบบ Slurm Workload Manager, หรือปรับปรุงระบบเครือข่าย InfiniBand และ Storage ประสิทธิภาพสูง ติดต่อทีมงาน KABUKI IE เพื่อรับคำปรึกษาและใบเสนอราคาโครงการ

ขอใบเสนอราคาโครงการ
โทรสายตรง: 02-077-6934
ปรึกษาผ่าน LINE
ตอบกลับภายใน 24 ชม. • ปรึกษาฟรีโดยวิศวกรผู้เชี่ยวชาญ • ใบเสนอราคาทางการ VAT 7%
INTEGRATED SERVICES • INTERNAL AUTHORITY NETWORK

บริการวิศวกรรมที่เกี่ยวข้องและบูรณาการร่วมกัน (Integrated Solutions)

KABUKI IE ให้บริการโซลูชันวิศวกรรมแบบบูรณาการครบวงจร โดยสามารถเชื่อมต่อคลัสเตอร์ AI เข้ากับระบบสำรองไฟฟ้า ระบบเครือข่ายอุตสาหกรรม และการย้ายฐานข้อมูลเดิมขององค์กรได้อย่างไร้รอยต่อ

บริการระบบสำรองไฟฟ้า UPS

ติดตั้งและซ่อมบำรุงเครื่องสำรองไฟ True Online UPS, ระบบแบตเตอรี่ลิเธียม และหม้อแปลงแยกขด Isolation ป้องกันไฟกระชากสำหรับ AI Rack

ดูบริการ UPS ดาต้าเซ็นเตอร์

Industrial IT Sourcing

บริการจัดหาฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์ Rackmount เกรดอุตสาหกรรม, Industrial PC, ตู้แร็คมาตรฐาน 19 นิ้ว, และสายไฟเบอร์ออปติก MPO/MTP

ดูการจัดหาฮาร์ดแวร์ IT

Server Migration สู่ AI Lake

บริการถ่ายโอนฐานข้อมูลระดับองค์กร (Oracle, PostgreSQL, SAP) และระบบเดิม (Solaris/SPARC) ขึ้นสู่ระบบจัดเก็บข้อมูลสำหรับงาน AI

ดูบริการ Server Migration

AI Cluster Sizer Suite

เครื่องคำนวณสเปกวิศวกรรมเรียลไทม์ คำนวณปริมาณ VRAM, Throughput เครือข่าย InfiniBand, ความร้อน BTU และงบประมาณโดยประมาณ

ใช้งานเครื่องคำนวณทันที
สงวนลิขสิทธิ์: ป้องกันการบันทึกรูปภาพและคัดลอกข้อมูล
Client Confidentiality & Privacy
เราให้ความสำคัญสูงสุดต่อการรักษาความลับสเปกวิศวกรรม ข้อมูลโปรเจกต์ และการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลตามมาตรฐานความปลอดภัย KABUKI IE และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง