:root {
--ai-bg: #05080a;
--ai-card: #0d1218;
--ai-cyan: #00f2ff;
--ai-blue: #0070f3;
--ai-purple: #7000ff;
--ai-text: #ffffff;
--ai-text-dim: #94a3b8;
--ai-border: #1e293b;
}
.aidaptiv-container {
font-family: Inter , -apple-system, system-ui, sans-serif;
background-color: var(--ai-bg);
color: var(--ai-text);
max-width: 1100px;
margin: 0 auto;
padding: 50px 20px;
line-height: 1.6;
}
/* Hero Header */
.ai-header {
border-left: 6px solid var(--ai-cyan);
padding-left: 30px;
margin-bottom: 50px;
}
.ai-header h1 {
font-size: 3.2rem;
margin: 0;
font-weight: 900;
text-transform: uppercase;
letter-spacing: -1.5px;
background: linear-gradient(90deg, #fff, var(--ai-cyan));
-webkit-background-clip: text;
-webkit-text-fill-color: transparent;
}
.ai-header .tagline {
font-size: 1.4rem;
color: var(--ai-cyan);
font-weight: 600;
margin-top: 10px;
letter-spacing: 1px;
}
/* Intro Section */
.ai-intro {
font-size: 1.2rem;
color: var(--ai-text-dim);
margin-bottom: 50px;
max-width: 900px;
}
/* Solution Highlights */
.solution-grid {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(300px, 1fr));
gap: 25px;
margin-bottom: 60px;
}
.solution-card {
background: var(--ai-card);
border: 1px solid var(--ai-border);
padding: 35px;
border-radius: 20px;
position: relative;
overflow: hidden;
transition: transform 0.3s ease;
}
.solution-card:hover {
transform: translateY(-5px);
border-color: var(--ai-cyan);
}
.solution-card h3 {
color: var(--ai-cyan);
font-size: 1.4rem;
margin-top: 0;
margin-bottom: 15px;
}
/* Performance Ribbon */
.ai-stats {
background: linear-gradient(90deg, rgba(0, 242, 255, 0.1), transparent);
padding: 40px;
border-radius: 24px;
border: 1px solid rgba(0, 242, 255, 0.2);
margin-bottom: 60px;
display: flex;
justify-content: space-around;
flex-wrap: wrap;
gap: 30px;
}
.stat-box {
text-align: center;
}
.stat-box .value {
display: block;
font-size: 2.2rem;
font-weight: 800;
color: #fff;
}
.stat-box .label {
font-size: 0.85rem;
color: var(--ai-cyan);
text-transform: uppercase;
letter-spacing: 2px;
font-weight: 600;
}
/* Technical Table */
.tech-specs {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
background: rgba(255, 255, 255, 0.02);
border-radius: 16px;
overflow: hidden;
}
.tech-specs td {
padding: 18px 25px;
border-bottom: 1px solid var(--ai-border);
}
.tech-specs td:first-child {
width: 35%;
font-weight: bold;
color: var(--ai-cyan);
}
.model-list {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
gap: 10px;
margin-top: 20px;
}
.model-tag {
background: rgba(255, 255, 255, 0.1);
padding: 5px 12px;
border-radius: 6px;
font-size: 0.85rem;
color: var(--ai-text-dim);
}
@media (max-width: 768px) {
.ai-header h1 { font-size: 2.4rem; }
.ai-stats { flex-direction: column; align-items: center; }
}
aiDAPTIV+ Series
Trénování velkých LLM modelů na vaší pracovní stanici
Phison aiDAPTIV+ je hybridní softwarové a hardwarové řešení, které odstraňuje bariéry v trénování velkých jazykových modelů (LLM). Díky technologii offloadingu modelových vah z GPU paměti do vysokorychlostních SSD aiDAPTIVCache umožňuje aiDAPTIV+ trénovat modely jako Llama-3 70B nebo Falcon 180B na jediné lokální pracovní stanici, namísto drahých serverových farem.
100 DWPD
Extrémní odolnost
Až 180B
Podpora parametrů modelů
PyTorch
Nativní integrace
On-Premise
Soukromí vašich dat
Škálování bez hranic
Umožňuje malým a středním podnikům trénovat modely, které dříve vyžadovaly datacentra. Rozšiřte svou kapacitu nad rámec běžných 13B modelů až k masivním 180B parametrům.
aiDAPTIVLink Middleware
Průhledné "drop-in" řešení pro framework PyTorch, které nevyžaduje žádné úpravy vaší AI aplikace. Middleware automaticky spravuje paměťové toky mezi GPU a cache.
Bezpečnost dat
Udržujte své citlivé trénovací sady pod plnou kontrolou. Celý proces trénování probíhá lokálně na vaší infrastruktuře, bez nutnosti nahrávání dat do cloudu.
Hardwarový prvek
aiDAPTIVCache AI100E M.2 SSD
Odolnost
Průmyslový standard 100 DWPD po dobu 3 let
Technologie NAND
SLC NAND s pokročilými korekčními algoritmy
Podporované modely
Llama (2, 3), CodeLlama, Falcon, Vicuna, Mistral, Whisper, CLIP Large, TAIDE a další
Konfigurace systému
Optimalizováno pro 4x GPU stanice (např. RTX 6000 Ada)
Softwarová integrace
Middleware knihovny aiDAPTIVLink pro seamless memory expansion
Metaformer
ResNet
DeiT Base
Falcon 180B
Llama-3 70B
