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商品介紹
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AI算力設備服務3
https://www.ctegroup.com.tw/ 台灣聯益/眙寶上海
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AI一體機系統主動監測服務
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AI一體機系統主動監測服務

 

眙寶(上海)光電有限公司基於多年伺服器維保經驗，開發了先進的AI一體機系統主動監測平臺，為客戶提供全方位的AI伺服器全生命週期健康管理服務。

  1 AI一體機系統軟體架構

 我司自主研發的AI一體機智能監控系統採用多層架構設計，集成了先進的AI技術，能夠實現對GPU伺服器的全天候主動監測、預警和智慧診斷。

 系統架構主要包括：

 1.1 維修管理平臺：整合設備管理、故障跟蹤、維修流程管理等功能的頂層應用平臺

  

1.2 API層：

   - 專業測試API：提供標準化測試介面

   - 知識庫檢索API：智慧檢索故障解決方案

   - 報告生成API：自動生成維修和測試報告

   - 對話交互API：支援技術人員與系統交互

 

1.3 專業測試設備層：

   - 自動測試系統：執行標準化測試流程

   - 視覺檢測系統：識別硬體外觀異常

   - 資料獲取系統：收集伺服器運行資料

   - AR輔助系統：輔助現場技術操作

 

1.4 CteEdge-N邊緣運算推理系統**：

   - Worker架構設計

   - 實現當地語系化AI推理能力

 1.5 資料型AI SaaS平臺：

   - 專注於資料處理和模型訓練

   - 為故障預測和預防性維護提供支援

  2 AI監控管理平臺模型訓練資料流程

 我司的AI主動監測系統具有完整的資料流程閉環，通過以下方式實現智慧化資料獲取，儀錶視覺化監測和潛在系統風險預警：

 2.1 資料收集：

   - 從客戶現場設備收集運行資料

   - 通過專業測試設備獲取測試資料

   - 歷史故障維修記錄整合

 2.2 資料處理與分析：

   - 測試資料通過 API層傳送至AI訓練平臺

   - 利用AI模型進行資料分析和異常檢測

   - 模型訓練成果部署到CteEdge-N邊緣推理系統

2.3預測性維護：

   - 即時監測設備運行狀態

   - 預測潛在故障風險

   - 自動生成預防性維護建議

 3 AI預訓練平臺功能

 我司AI一體機系統軟體架構的核心優勢在於其預訓練平臺：

 3.1 基於API的核心層：

   - 包含專業測試、知識庫檢索、報告生成和對等APIAPI

   - 提供與協力廠商系統集成的標準介面

 3.2 AI模型預訓練平臺：

   - 資料型AI SaaS平臺

   - 專注於資料處理、模型訓練和部署

   - 提供回歸、分類、時間序列、異常檢測等分析工具

   - 具備30種以上AI訓練模型整合訓練

 3.3 系統整合優勢：

   - 互補性整合：AI模型提供資料處理和異常檢測底層支援，系統專注於測試執行和視覺檢測

   - API層整合：提供SDK API，可整合到客戶的AI一體機系統中

   - 資料流程整合：實現資料獲取、分析和報告生成的完整閉環

 

 4 主動監測服務內容

 

作為維保服務的一部分，我司提供的AI主動監測服務包括：

 4.1 即時性能監測：

   - GPU利用率和性能指標監控

   - 溫度和功耗即時監測

   - 網路連接狀態監控

   - 存儲性能監測

 4.2 異常行為檢測：

   - 基於AI模型的異常模式識別

   - 與歷史資料對比分析

   - 針對特定GPU型號的優化檢測規則

4.3 預警機制：

   - 多級預警系統(一般、重要、嚴重)

   - 自訂預警閾值設置

   - 多管道通知(短信、郵件、系統通知)

   - 預警事件追蹤管理

4.4故障預測：

   - 基於歷史資料和故障模式的預測分析

   - 部件壽命預測

   - 性能退化趨勢分析

   - 預防性維護建議生成

4.5 智能報告生成：

   - 定期健康狀況報告

   - 故障分析報告

   - 性能優化建議報告

   - 設備使用效率分析報告

5 部署方案

根據客戶需求，我司提供兩種主要部署模式：

 

5.1 本地部署方案：

   - CteEdge-N系統部署在客戶本地環境

   - 支援客戶伺服器、PostgreSQL/MySQL/MSSQL資料庫

   - 提供完全當地語系化的資料處理能力

   - 適合資料安全要求高的客戶

 

系统架构图

  

 

5.2 混合云部署方案：

   - 客户服务器与CTE云服务相结合

   - 数据库、AI训练平台和CteEdge-N组件云端协同

   - 提供更高的扩展性和灵活性

   - 适合需要远程管理的分布式服务器集群

 

系统架构图

 

 

 

AI伺服器維修與維保
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AI伺服器維修與維保

     眙寶(上海)光電有限公司在張江高科技園區國成立高端AI算力設備服務提供團隊，專注於GPU伺服器檢測、硬體晶片維修與售後維保服務。我們擁有豐富的GPU維修經驗和專業技術團隊，是英偉達(NVIDIA)服務合作夥伴，能夠為客戶提供全方位AI算力設備解決方案。

AI一體機系統主動監測服務

眙寶(上海)光電有限公司基於多年伺服器維保經驗，開發了先進的AI一體機系統主動監測平臺，為客戶提供全方位的AI伺服器全生命週期健康管理服務。




GPU启动故障检查流程步骤：

 

5.1.1 GPU不能识 → 检查电源

   - 正常 → 检查PCIe/SXM连接

      - 正常 → 检查BIOS/固件

         - 正常 → 检查散热系统

            - 正常 → 可能是GPU核心故障

            - 异常 → 修复冷却系统

         - 异常 → 更新固件

      - 异常 → 重新安装或更换接器

   - 异常 → 检查VRM电路

 

此流程确保以系统化方式高效检测故障源，最大限度减少诊断时间。

 

 5.2 GPU启动故障排查详细步骤

 

为确保高效准确地诊断GPU故障，我们将故障排查过程分为四个主要阶段，每个阶段都有详细的检测项目、方法和解决方案：

 

故障阶段

检查项目

检查方法

可能的解决方案

电源检查

主电源电压

测量TP21测试点12V电压

修复电源线路或更换电源

 

VRM输出电压

测量GPU核心电压测试点

修复或更换损坏的VRM模块

 

供电稳定性

观察电源纹波

更换滤波电容或稳压器

接口检查

SXM5连接器

目视检查是否有弯曲针脚

修复针脚或更换连接器

 

PCIe接口

检查连接器清洁度和插入状态

清洁接口或重新安装

 

辅助电源接口

检查连接器接触状态

重新插接或更换连接线

固件检查

BIOS设置

检查系统BIOS中GPU设置

更新BIOS或修改设置

 

GPU固件

检查固件版本和状态

更新固件或回滚到稳定版本

 

设备驱动程序

检查驱动程序兼容性

更新或重新安装驱动程序

冷却检查

过热保护

检查温度传感器读数

修复温度检测电路

 

散热器接触

检查散热器安装状态

重新安装散热器或更换散热膏

 

风扇运行

检查风扇电路和转速

修复风扇电路或更换风扇

 

 5.3 GPU关键电气测试点规范

 

为确保准确诊断GPU电气问题，我们建立了标准化测试点规范：

 

核心电压测试点：

 

测试点标记

预期电压

允许偏差

位置描述

TP1

0.85V

±0.02V

GPU核心左上角

TP2

1.2V

±0.05V

内存控制器旁

TP3

0.75V

±0.02V

计算单元附近

 

VRM测试点：

 

测试点标记

预期电压

允许偏差

位置描述

TP21

12V

±0.5V

主电源输入

TP22

3.3V

±0.1V

逻辑电路供电

TP23

5V

±0.25V

接口供电

 

信号测试点：

 

测试点标记

信号类型

预期值

位置描述

TPx1

时钟

100MHz

时钟缓冲区旁

TPx2

复位

3.3V高电平

复位电路旁

TPx3

I2C SCL

方波

侧边第三个焊盘

 

5.4 GPU常见问题排解指南

 

问题：GPU完全无法识别

可能原因与解决方案：

  1. SXM5接口接触不良 - 重新安装GPU
  2. 主板BIOS未启用GPU - 更新BIOS设置
  3. GPU电源故障 - 检查VRM和供电
  4. GPU芯片损坏 - 更换整个模块

 

问题：GPU温度异常高

可能原因与解决方案：

  1. 散热器接触不良 - 重新安装散热器
  2. 散热膏问题 - 更换散热膏
  3. 风扇故障 - 检查风扇连接或更换风扇
  4. 功耗配置错误 - 检查电源管理设置

 

问题：GPU性能下降

可能原因与解决方案：

  1. 散热限制 - 检查温度与散热系统
  2. 功率限制 - 验证电源设置
  3. PCIe链路降速 - 检查PCIe接口状态
  4. 固件过时 - 更新GPU固件

 

5.5 维修标准化SOP流程

 

眙宝(上海)光电有限公司已建立完善的维修标准化SOP流程，确保每一台设备都经过严格、标准化的维修过程：

 

5.5.1 维修前准备

   - 工具准备：高精度螺丝刀套装、焊接工具、检测工具、防静电工具、清洁工具

   - 备件准备：根据故障类型准备兼容的高质量备件

   - 工作环境准备：温度20℃-25℃，湿度40%-60%的专业维修室

 

5.5.2维修分级与分流

   - 根据故障复杂度划分为初级、中级、高级维修

   - 按照故障类型分配给相应专业团队

   - 建立维修任务跟踪系统

 

5.5.3 标准维修流程

   - 故障确认与记录

   - 拆解步骤标准化

   - 组件测试与更换

   - 电路板焊接标准

   - BGA芯片更换工艺规范

   - BIOS刷新与配置

   - 组装与初步通电测试

 

5.5.4 质量控制点

   - 关键步骤设置质检点

   - 双人交叉验证机制

   - 多级别测试确认

   - 失效分析与改进流程

 

5.5.5 维修记录管理

   - 使用标准化维修记录表格记录维修全过程

   - 包含日期、设备序列号、故障描述、维修措施、更换部件、维修人员和验证结果等信息

   - 建立维修历史数据库，用于后续分析和改进

 

5.6 故障卡修复后的压测程序

 

为确保维修后的GPU设备恢复正常性能并保持长期稳定，我们实施严格的压力测试程序：

 

5.6.1 基础功能测试

   - 设备识别测试

   - 基本功能测试

   - 接口测试

   - 驱动兼容性测试

 

5.6.2 性能测试

   - 标准性能基准测试(使用3DMark等工具)

   - CUDA核心功能测试

   - 显存带宽测试

   - PCIe传输速率测试

 

5.6.3 稳定性测试

   - GPU_BURN持续压力测试(标准时长3600秒)

   - 高负载循环测试(8小时)

   - 温度应力测试

   - 电压波动条件下稳定性测试

 

5.6.4特殊功能测试

   - 多卡协同工作测试

   - NVLink通信测试

   - 特定应用场景模拟测试

   - 异常处理能力测试

 

5.6.5 数据分析与报告

   - 自动化测试数据收集

   - 性能对比分析(与标准规格对比)

   - 稳定性评分

   - 详细测试报告生成

 

所有修复后的设备必须通过完整的压力测试流程，确保其性能参数达到或接近原厂标准，并能在高负载条件下保持稳定运行。