成功大學看好基於 GPU 加速技術的高效能運算與 AI 發展，先行於 2017 年成為台灣首個採購搭載 8 張以 NVLink 連接的 Tesla V100 之 NVIDIA DGX-1 超算系統的學校，為成大建構良好的 AI 教育與研究基礎建設，今日宣布由於對 AI 與 GPU 加速運算力的需求提高，決定加碼硬體投資，再度導入 5 台 NVIDIA DGX-1 系統，當前成功大學共佈署 6 台 DGX-1 ，為台灣學術體系投資超算系統的領先單位。
▲成功大學校長蘇慧貞
▲成功大學繼 2017 年採購第一台 DGX-1 後，再度宣布購入 5 台 DGX-1
成功大學校長蘇慧貞表示，成功大學在學術研究領域涉獵廣泛，更像是航太科學、土地農業、海洋研究等領域是台灣唯一投入相關研究的學術單位，成功大學也看到 AI 在研究領域的潛力，在 2017 年率先導入 NVIDIA DGX-1 作為基礎建設，現在也決定擴大投資，再導入 5 台 NVIDIA DGX-1 ，達到共 6 台 DGX-1 的規模。至於未來是否會繼續投資新系統，蘇校長表示成大的投資是以需求進行評估，不會做無謂的投資，此次添購 5 套 DGX-1 也是經過審慎評估，未來也會繼續觀察成大是否對運算力有更大量的需求，再行評估
▲ NVIDIA 台灣總經理邱麗孟
NVIDIA 台灣總經理邱麗孟表示， NVIDIA 不光只是 AI 硬體的領先者，更重要的提供完整的 AI 軟體配合，以其 NVIDIA GPU Cloud ( NGC )平台為後盾，當前在 NGC 平台提供 50 款 AI 容器、 60 個與業界夥伴合作的預先訓練模型，以及 15 個訓練相關的 Script ，使 AI 技術變得更易用；而成功大學不僅是台灣首家採購 DGX-1 超算系統的學校，同時也是科技部的四大創新中心之一，此次也很高興成功大學加碼 GPU 加速的超級運算系統，為學研領域挹注更強大的 GPU 加速系統根基。
▲成功大學計算機與網路中心主任詹寶珠
▲ 6 套 DGX-1 之間可使用 100Gb 網路相互連接
成功大學計算機與網路中心中心主任詹寶珠，成功大學在理科與醫學等研究領域需要龐大的資料儲存與運算力，以放射影像為例，單張高解析醫療影像就需要 35GB 容量，還需要後續的運算與處理，詹主任也感謝也感謝蘇校長願意持續投資超算平台，除了 NVIDIA DGX-1 超級運算系統外，亦採購 All-Flash 儲存設備、刀鋒伺服器與 100Gb 交換器，自運算、儲存與網路建構高效能的平台。當前成功大學的 6 台 DGX-1 系統可獨立運作，亦可透過網路交換器連接進行多機協同運算，不過並非採用直接的主機對主機連接架構。
▲成大投入多領域的 AI 技術與應用
成功大學當前也將三大領域作為當前 DGX-1 平台的重點發展項目，包括智慧醫療，金融科技與天然災害的研究與應用，並邀請到三位負責專案的教授分享當前的進展以及導入 DGX-1 系統後的影響。除了三大對民生影響較密切的 AI 項目外，成大也在航太、半導體、製造、社會科學、甚至創意產業領域的文化等進行 AI 應用的研究與開發。
▲成功大學蔡依珊醫師
在醫療領域方面，成功大學與附屬醫院是南部相當重要的重鎮，而醫療影像亦是 AI 技術擅長的領域，成功大學與附屬醫院已經著手在腫瘤科、放射科、心臟科、重症醫學科、婦產科、腸胃科、消化科與急診導入實驗性 AI 計畫與作業模型；蔡依珊醫師以其中的主動脈剝離醫療影像分析為例，過往的斷層掃描著重在主動脈剝離本身，但傳統的作法無法判斷主動脈剝離外的病狀，成功大學研究團隊藉由 Clara 醫療平台，以其影像 AI 技術，自主動脈剝離的斷層片挖掘鄰近心肌的問題，尤其藉由 AI 將黑白的斷層將影像著色之後，提升圖像的可視化。
▲ Clara AI 平台與 DGX-1 加速醫療 AI 技術發展
成大的研究團隊在進行斷層影像分析 AI 培訓共使用 759 位患者、達三萬張影像投入訓練，不過由於素材影像需要先進行人力的判讀，為了加速程序與減少負擔，投入轉移式學習技術，將 40 位患者的判讀後影像結果擴展到 759 人、近 3.8 萬張影像，同時 NVIDIA DGX-1 系統也在後續的系統訓練起到相當大的作用，若以一般基於消費級 GPU 加速系統需耗時 3 天以上，但藉由 DGX-1 的性能，在幾個小時內就完成模型培訓，並且其影像辨識準確度也趨近資深醫師的水準；蔡醫師表示，醫療 AI 的目標並非達到超人，而是具備與經過長期訓練的醫師相同的判斷能力，作為協助醫師加速醫療程序的夥伴。
▲ AI 技術有助進行金融相關的非結構性資料分析
在金融領域，成功大學長期與永豐銀行合作，而 AI 技術也對 FinTec 金融科技起到相當大的作用，受限傳統 CPU 系統特性，過往金融分析著重在結構性資料分析，不過在 AI 與深度學習技術的導入，金融科技領域現在可進行過往被忽略的非結構性資料分析，成大與永豐銀行攜手，由來自三個學院的五位教授，針對括信用評比、風險評估、自然語言服務、客戶回饋分析與精準行銷，藉由 DGX-1 發展 AI 技術與應用。
▲藉由 AI 客觀且可併行處理大量資料，能使天災分析更為準確
至於天災分析應用也是極為重要的 AI 應用，成大的目標是透過 AI 技術達到智慧、即時且客觀的分析，現今已經投入智慧化山崩與地震的辨識；山崩與地震實際上是有跡可循的，不過由於這些跡象是由許多長時間的細微資訊所構成，過往為了判斷與預測，制定 24 項的準則以人力進行判斷，但人力判讀有其極限，成大透過 AI 輔以長期資料進行訓練，在當前已經可在如莫拉克、蘇迪勒颱風引發的山崩達 80% 的成功預測，接下來也將持續結合深度學習技術減少人為辨識判斷、探討資料互制，與使技術精緻化使台灣技術可推廣到國際。
