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眾智凌雲 開創台灣雲端智慧大未來 台灣AI計算雲TWCC開始試營運

2019/05/16

科技部國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(國研院國網中心),今(16)日與華碩、廣達、台灣大哥大等國內業者,共同舉辦「台灣計算雲論壇年會」(TWCCcon),並宣布刷新世界排名新紀錄的台灣AI超級電腦開始試營運,預計於6月正式開放學研界申請使用;對於產業界的服務,則預計將於今年第四季上線。科技部長陳良基感謝所有團隊過去的努力,也表示國研院國網中心作為台灣AI研發平台,將盡力協助產官學研界整體發展。

會中也首度公開未來提供AI計算服務的「台灣計算雲」(Taiwan Computing Cloud, TWCC),此為國研院國網中心與華碩、廣達、台灣大哥大組成國家AI隊共同打造之服務平台,期能加速國內人工智慧相關技術與服務的開發,促進各界運用人工智慧智能之創新、加值及應用。

科技部長陳良基表示,TWCC是前瞻計畫數位建設的里程碑,也是國家發展AI產業的重要戰略投資。在平台佈建完成後,期許在產官學研通力合作下,能孕育AI產業成為台灣下一個兆元產業。

國研院國網中心主任史曉斌表示,團隊營運TWCC平台的目標是在功能、速度、資安與服務面上,達到世界級的水準。作為國家級的AI研發平台,TWCC將致力成為AI發展的一方沃土,讓台灣的人工智慧研發團隊,能在其上滋養生長,茁壯凌雲,與世界比肩,不僅要推動更多尖端前沿的科技研究,更要協助產業應用落地生根。

TWCC的強力後盾是去年底刷新台灣於世界排名紀錄的AI超級電腦《台灣杉二號》,其由國家AI隊共同建造,共運用2,016個NVIDIA Tesla V100 32GB GPU,具備9 PFLOPS(每秒執行9千兆次浮點運算)的優異效能,其GPU系統能以最佳能源效率提供最高效能,與全球各地速度最快的超級電腦為同等級的系統。《台灣杉二號》由國研院國網中心負責設計監造、台灣大哥大負責符合國際標準的高規格機房建置及電信級資安維運、廣達負責AI運算及資料儲存平台、華碩負責雲端服務平台、雲端伺服器及AI應用整合。

「廣達電腦對於參加《台灣杉二號》的建置倍感榮幸。尤其最感驕傲的是刷新世界排名新紀錄的台灣AI超級電腦,兼具高速運算能力及超節能效率,主要由廣達精心打造。」廣達電腦董事長林百里表示,「經過國家AI隊近一年的通力合作,如今「台灣計算雲」即將上線提供服務,我們誠摯希望這個國家級的建置,為台灣的AI發展立下劃時代的里程碑。」

華碩伺服器事業部總經理金慶柏表示:「華碩集結伺服器事業部、雲端架構軟體中心以及子公司華碩雲端之研發與軟硬整合實力,協助國研院國網中心僅用七個月時間即為『台灣計算雲』由雲端主機硬體到平台軟體服務架構建立高效的完整解決方案,也期待『台灣計算雲』的上線讓更多產官學研界AI發展能量可以獲得更強勁的支持與發揮,成為台灣產業創新升級的智慧泉源。」

台灣大哥大總經理林之晨表示,由台灣大、廣達電腦、華碩電腦籌組的台灣軟硬實力超強組合「台灣人工智慧A Team」,從去年宣布成立以來,已為台灣人工智慧發展奠下堅強基礎,無論是台灣大所負責的高規格雲端機房建置、電信級資安維運,還是廣達的AI運算及資料儲存平台,或是華碩負責的雲端服務平台、雲端伺服器及AI應用整合,都繳出亮眼成績單;未來台灣大更會將AI結合超5G策略,發展AI應用於台灣大與富邦集團的相關領域,如電信、媒體、零售、電商、金融、醫療等產業,加速台灣的產業AI化、AI產業化。

TWCC以最新之容器化技術[1]提供服務,透過優化過的AI軟體堆疊,開發人員可快速佈建開發環境,相較過往可增加40%的工作效率;同時TWCC支援大量調度節點與GPU,跨節點高速平行運算效能相較現行雲服務更增進30%。TWCC除提供快速運算能力、大量儲存空間及安全的網路外,此平台亦將整合國內各界發展之AI程式與工具、以及國內外重要資料集,彙集成為國內最大的模式市集與資料市集,提供產學研界更即時、更便利的運算服務。

除了TWCC平台啟動,關鍵趨勢及使用者經驗分享也是此次「台灣計算雲論壇年會」的活動亮點。關鍵趨勢由廣達林百里董事長、Nvidia 邱麗孟全球副總裁暨台灣區總經理分享國內外AI趨勢及挑戰;由華碩電腦代表軟體開發團隊解構TWCC軟體應用技術;使用者經驗分享則由盾心科技、雲象科技、HTC DeepQ、臺北榮總、清華大學、交通大學、成功大學進行先期版本使用之經驗分享。

2019年是「台灣計算雲」加速台灣AI化元年,為增進開發者與使用者之間的交流,未來國研院國網中心也將持續舉辦以AI技術和AI研發平台為主題的會議,期待能透過演講、教學課程、心得分享、領域交流等各種形式,相互激盪,進而能互相交流、合作、創新,以人工智慧為台灣每個專業領域帶來新的創新及價值!

 

[1] Docker容器化技術是一個輕量的虛擬技術,其開機載入速度比傳統虛擬化技術如虛擬機器(Virtual Machine)快、占硬碟容量小,具有快速移植、部署的方便性。現階段所提供單一容器同時最多可使用1~8片GPU。




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