AI 工厂 / GPU 计算
设计并集成基于 NVIDIA HGX B300、DGX 和即将推出的 Rubin 平台的 OEM 服务器，按训练、微调、RAG、智能体和推理的需求配置规模。
GPU • NVLink • NVSwitch • CUDA
AI 基础设施集成商
让 GPU 变成生产级 AI 的基础设施。
NGG Tech 为高性能 AI 环境集成加速计算、网络、存储和软件：从 HGX B300 和 Vera Rubin 到 Kubernetes + vLLM 集群、GPU 驱动的 VDI，以及高达 800 Gb/s 的网络架构。
NVIDIA HGX B300Vera RubinKubernetesvLLMvGPU / VDISpectrum-X / InfiniBand
01 / 集成
每一层，融为一体。
计算、NVLink、800G 网络、NVMe 存储和 Kubernetes 协同设计，作为一个整体系统，而不是分开采购的零件。
02 / 生产
从 GPU 到 Token，规模化。
vLLM、自动扩缩容和可观测性，把 GPU 算力转化为吞吐量、低延迟和可预测的单 Token 成本。
800G面向 AI 规模的以太网 / InfiniBand 网络架构
向下滚动探索
计算Blackwell Ultra 与 Rubin
编排Kubernetes + GPU Operator
推理服务vLLM 与推理 API
虚拟化VDI、vGPU 与多用户
网络架构以太网 / InfiniBand，最高 800G
从机架到 Token。
我们设计完整的环境（供电、散热、GPU、网络、集群、可观测性和推理服务），以吞吐量、低延迟、可用性和单 Token 成本为重点。
Kubernetes + vLLM
带有 GPU Operator、自动扩缩容、队列、可观测性和兼容 OpenAI 的 API 的推理集群。vLLM 提供高吞吐和高效的显存使用。
K8s • vLLM • 网关 • 自动扩缩容GPU 驱动的 VDI
面向工程、创意、CAD、渲染、数据科学和专业工作负载的 GPU 加速虚拟桌面和工作站。
vGPU • VDI • GPU 共享 • 工作站高速网络
采用 Spectrum-X 以太网或 InfiniBand、ConnectX SuperNIC、BlueField DPU 和 spine-leaf 设计的低延迟、高吞吐网络架构。
400G / 800G • RoCE • RDMA • DPUAI 存储
面向数据摄取、数据集、检查点、嵌入向量以及训练和推理流水线构建的 NVMe 与并行存储架构。
NVMe • 对象存储 • 并行文件系统 • GPUDirect可观测性与 SRE
覆盖 GPU、节点、网络、应用和模型的遥测，提供利用率、延迟、错误、消耗和容量指标，支持 7×24 运营。
DCGM • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry当下与下一代。
NGG Tech 与不同的服务器厂商合作，围绕 NVIDIA 平台集成整个生态，并且不会混淆 HGX、DGX 与机架级方案。
HGX B300 / Blackwell Ultra
已出货面向高密度 OEM 服务器：HGX B300 平台将 8 颗 Blackwell Ultra SXM GPU 与第五代 NVLink 结合在一起。HGX 是 OEM 厂商集成的平台/基板；DGX 是 NVIDIA 的完整系统。
8× B300Blackwell Ultra SXM
2.1 TBGPU 显存总量
14.4 TB/sNVLink 总带宽
NVIDIA Vera Rubin
2026 年量产爬坡新一代平台融合 Vera CPU、Rubin GPU、第六代 NVLink 和新一代网络。它以 HGX Vera Rubin NVL8 服务器以及面向大规模 AI 工厂的机架/POD 架构两种形态提供。
HBM4下一代显存
第 6 代NVIDIA NVLink
800G网络与加速服务
为 AI 而生的网络。
在 AI 集群中，每颗 GPU 都在不断与其他 GPU 交换数据。网络一旦拥塞，GPU 就只能空闲等待。借助 NVIDIA Spectrum-X，Spectrum-4 交换机和 BlueField-3 SuperNIC 通过以太网，并结合 RoCE、自适应路由和拥塞控制来承载这些流量。
NGG Tech 设计 spine-leaf 网络架构，规划 400G/800G 端口，并交付与集群和 Kubernetes 集成的网络。
51.2Tb/s 容量（每台 Spectrum-4 交换机）
800G每个以太网端口
1.7×AI 性能相较传统以太网，据 NVIDIA 数据
● 片段 00:32 – 00:58 · 循环播放
为规模化而设计的技术栈。
对于生产环境的 AI，仅有 GPU 是不够的。最终性能取决于整体：计算、互连、存储、编排、推理服务、治理和可观测性。
设计可以从单个 HGX/DGX 节点起步，逐步扩展为多机架，配套 Kubernetes、GPU 资源池、vLLM、推理队列、高可用和专用网络。
申请技术设计应用
RAG智能体生成式 AI 应用VDI
推理服务
vLLMAPI 网关负载均衡器模型注册表
编排
KubernetesNVIDIA GPU Operator自动扩缩容调度
可观测性
DCGMPrometheusGrafanaOpenTelemetry
数据
NVMe对象存储向量数据库并行存储
网络
Spectrum-XInfiniBandConnectXBlueField
计算
HGX B300Vera RubinOEM 服务器DGX
工程先行，再谈采购。
先明确工作负载、模型、SLA、增长预期、可用电力、网络和运维策略，再选择 GPU。
01 / 评估
工作负载与容量
模型、上下文、TPS、并发用户、训练、推理、VDI 和预期增长。
02 / 设计
完整架构
计算、供电、散热、网络、存储、高可用、安全和集群软件。
03 / 部署
实施
机架与上架、固件、网络架构、Kubernetes、驱动、GPU Operator、vLLM 和可观测性。
04 / 运营
持续优化
基准测试、容量规划、单 Token 成本、GPU 效率、升级和运维支持。
让我们一起规划您的下一个AI 基础设施。
告诉我们您当前的环境、用户数量、计划运行的模型以及该环境的目标。NGG Tech 为您规划架构和增长路线图。
本地部署托管机房（Colocation）私有 AI 云混合
NVIDIA 及其产品名称是各自所有者的商标。NGG Tech 作为独立集成商开展工作。