CUDA算力池管理
將不同伺服器上的GPU視為整體算力池，動態調度資源，避免單點效能瓶頸。
AI 視覺 × ViDA.ai 容器化平台
MVSS
AI Metagraph視覺服務解決方案
將影像AI、事件語意與容器化算力編排為一套可擴展的視覺服務架構， 支援跨場域部署、跨系統串接，讓AI不只「看見」，而是能參與決策流程。
感知層視覺 AI
即時影像轉譯為結構化事件語意
認證伺服器
故障容錯與 負載動態分配
VIDAWARE具備管理伺服器（Management Server）主動監測機制。 當偵測到單台認證伺服器（Recognition Server）故障或單路攝影機分析負荷過重時， 會自動啟動遷移策略。
自動分配容錯邏輯
管理伺服器自動接管故障節點的容器實例，
確保各路影像與分析任務分配至健康的硬體叢集。
動態負載均衡
系統根據各台伺服器的GPU剩餘算力，
智能引導新任務流向，預防局部熱點（Hotspot）產生。
管理服務SVR
RECOGNITION A
RECOGNITION B
RECOGNITION C
故障轉移
AI × VIDAWARE 容器化服務優勢
打破傳統單機限制，將辨識功能與運算算力完全解耦
模組化應用服務
AI 演算法容器化部署， 可獨立升級、熱插拔，不影響系統運行。
算力點營運模式
依Token或算力使用量計費，客戶僅需為實際AI運算資源付費。
負載平衡與容錯
主機異常時自動啟動容錯與重配， AI服務不中斷、持續在線。
AI算力調度與容錯模擬
管理伺服器（主）
管理伺服器（備）
Server A Node
READY
車輛特徵
車牌辨識
行為辨識
10%
GPU: RTX 4070Ti
Tasks: 4
Tasks: 4
Server B Node
READY
行為辨識
人特徵
20%
GPU: PRO 6000
Tasks: 3
Tasks: 3
Server C Node
READY
車牌辨識
10%
GPU: PRO 6000
Tasks: 5
Tasks: 5
Server D Node
系統故障
0%
GPU: RTX 5090
FAULT
FAULT
Server E Node
READY
車牌辨識
人特徵
10%
GPU: RTX 5070Ti
Tasks: 2
Tasks: 2
Server F Node
READY
人特徵
行為辨識
20%
GPU: RTX 5090
Tasks: 4
Tasks: 4
活躍容器數量22
叢集健康度82%
平均負載 (GPU)64%
總計可用算力2.4 PetaFLOPS
AI算法 模組市場
模組化AI服務 × 即時算力調度 × 彈性計費
人臉辨識模組
高精度人臉特徵向量萃取與即時比對引擎，支援黑名單、白名單與跨場域身份識別，適用於門禁管理、公共安全與智慧建築應用。
車牌辨識模組
全天候高速車牌辨識核心，支援多國車牌格式、字元結構與車色屬性分析，適用於智慧停車、交通管理與執法取證場域。
跌倒行為偵測
結合肢節追蹤與動態行為分析模型，可即時識別跌倒、異常姿態與長時間靜止事件，廣泛應用於醫療照護、長照機構與工安監控。
通用目標偵測
高效能多類型物件辨識引擎，支援超過80種常見目標即時辨識與追蹤，可進行區域分析、行為關聯與事件觸發。
核心機制解析
基於VIDAWARE容器化技術，確保AI服務永遠在線（Always Online）
擴增主機機制
當算力不足時，管理伺服器自動啟動新增節點， 即插即用完成初始化並接管AI任務。
擴增主機機制
分配容錯機制
當辨識伺服器發生異常，AI 任務即時繞行至健康節點， 不中斷監控與推論服務。
分配容錯機制
負載平衡機制
管理伺服器依各AI任務權重與GPU載入， 動態分配算力，確保效能最大化。
負載平衡機制
即時影像與事件推論告警管理
Vida.ai × 智慧城市治理