

























認識 SupremerAid™ 背後的屢獲殊榮的工程師和儲存創新者,這是 GPU 加速 NVMe RAID 解決方案,以突破性的效能和彈性來轉換資料密集人工智慧、HPC 和企業應用程式。
在格萊德科技, 我們的使命是為企業提供下一代儲存基礎架構的能力專為 NVMe 和 NVMeof SSD 而設計,不會影響效能。 我們相信資料密集的工作負載需要新的儲存方法: 一種可以發揮現代硬體的全部潛力,同時確保大規模簡單性、彈性和效率。
在 Graid Technology,我們的核心價值觀定了我們的創新、合作和成長的方式。這些原則根源於目標和效能文化,指導我們所做的一切 — 從儲存工程突破到建立具有彈性、包容性的工作場所。
我們挑戰傳統思維,並以好奇心領導。透過採納大膽的想法和新興技術,我們重新定義高效能運算和資料保護的可能性。
我們致力於提供重要的價值。我們的解決方案旨在解決真實世界的問題,超越期望,並為我們的客戶和合作夥伴創造持久的影響。
我們堅持最高的透明度、信任和責任標準。我們履行我們的承諾,並以個別和集體方式承擔所有權
我們是一個全球團隊合作。通過促進跨學科和地區的開放溝通和相互尊重,我們加速創新並共同實現更好的成果
我們在複雜性中蓬勃發展。從技術挑戰到市場轉變,我們可以快速適應、保持專注並持續改進。
我們慶祝各種聲音、經驗和觀點。包容促進創新,我們致力於創造一個工作場所,讓每個人都有能力做出貢獻
我們發明了 GPU 加速的儲存裝置。現在,選擇專為您的工作負載而設計的 SupremerAid™ 解決方案,從 AI 培訓到企業基礎架構到桌面保護。
Purpose-built for AI infrastructure, enabling GPU-accelerated RAID performance for intensive training and inference workloads.
Engineered for high-performance computing, delivering GPU-based NVMe RAID with cross-node high availability and extreme throughput.
GPU-based NVMe RAID designed to deliver maximum performance for the most demanding enterprise workloads.
Optimized for enterprise data centers, delivering GPU-based NVMe RAID with exceptional scalability and data resilience.
Cost-efficient GPU-based NVMe RAID designed to deliver performance with reliability for edge and smaller enterprise deployments.
Enterprise-grade RAID software subscription designed to deliver powerful desktop RAID for smaller-scale professional and desktop environments.
格萊德科技的 SupremeRaid™ 繼續因重新定義資料效能的可能性而獲得全球認可。SupremerAid™ 榮獲多項行業獎項,包括最近在企業和高效能運算應用領域的創新獎項,是儲存技術的最前沿。從突破性的軟體定義架構到創紀錄的 NVMe 效能,這些獎項反映了我們持續致力於幫助企業在最嚴苛的工作負載中實現前所未有的速度、可擴展性和效率。
Graid 技術源自大膽的願景:消除傳統 RAID 系統的效能瓶頸。當我們的創始團隊(經驗豐富的儲存架構資深人士)認識到企業和 HPC 環境中的效能差距越來越大時,他們看到了一個獨特的機會。
聯合創始人兼總建築師曾大衛提出了一種革命性的方法:利用 GPU 加速創建專為 NVMe 和 NVMeof SSD 打造的新一代 RAID 解決方案。這個想法是非常規的。結果是不可否認的。
早期的原型破壞了性能預期,驗證了資料儲存的全新領域。憑藉概念證明,首席執行官余良德獲得資金,格萊德科技於 2019 年正式推出。
從第一天開始,我們一直在解決不可能的問題方面蓬勃發展 —— 建構基於 GPU 的 RAID 演算法,克服複雜的系統整合挑戰,並持續超越業界的期望。這種不懈的創新塑造了我們的文化並推動我們的成功。如今,Graid Technology 憑藉屢獲殊榮的 SupremerAid™ 解決方案引領儲存革命,受到全球組織信賴,可以為數據密集型工作負載構建未來數位環境提供支持。