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攝影/王若樸

成功大學22日揭露學校AI研究發展藍圖,要用新增添的5臺Nvidia超級電腦DGX-1以及2年前購入的同款電腦,運用強化的運算效能,來發展成大AI學術研究,領域涵蓋醫療影像、金融科技、災害防治、自駕車,以及智慧製造等。

成大的AI發展,可從2年前說起。當時,國內尚未有大學成立獨立的AI數據中心,成大打破這個僵局,成立了人工智慧服務暨數據中心,要來支援校內各種AI研發與應用。為滿足龐大的運算需求,成大也成為全臺大學首例,引進第一臺超級電腦DGX-1。

Nvidia DGX-1搭載8張Tesla V100 GPU卡,瞄準深度學習和AI推論所需的運算效能,比起採用CPU的伺服器,快上96倍。不只效能好,DGX-1也支援Nvidia自家一系列AI軟體平臺,像是用來開發醫療影像AI的Clara平臺、開發自駕車模型的Nvidia Drive等。在部署部分,DGX-1也提供隨插即用功能,開發人員在幾分鐘內就能啟用深度學習模型。

運算效能需求劇增,6臺DGX-1緩解大量影像AI建模需求

成大電機系特聘教授暨計算機與網路中心主任詹寶珠解釋,成大龐大的運算資源需求,從30多年前就開始醞釀。她指出,自1984年成大設置醫學院以來,就與理工學院密切合作,進行各種疾病研究。這幾年,雙方更聚焦於病理、基因和放射影像領域,特別是冠狀動脈疾病、肺結核、肝癌、胃癌、大腸癌等疾病影像研究。

同時,受到AI風潮掀起,再加上累積下來的大量醫療影像資料,使成大對運算資源的需求大增。詹寶珠舉例,「我從事放射影像研究,光是一張影像就有35GB,以前根本沒人敢投入分析,因為需要大量儲存容量和強大的運算能力。」

為改善這個狀況,成大計算機與網路中心開始佈建刀鋒伺服器、全快閃儲存空間(All-Flash),「與一般硬碟儲存設備不同,All-Flash不需要找磁軌,因此讀取速度快上了100倍。」除此之外,2年後的今天,成大也導入了5臺DGX-1,要來滿足這些AI影像研究的運算需求。

詹寶珠表示,為了這次DGX-1的導入,計算機與網路中心也佈建了100Gb高速規格的交換器,「算得上是全臺第一個建置100Gb交換器的學校。」

而在導入初期,則將鎖定智慧醫療、金融科技和天然災害三大方向。在智慧醫療部分,成大與其附屬醫院目前已在腫瘤科、心臟科、放射科、重症醫學科、婦產科、腸胃消化科和急診科,導入實驗性的AI計畫。不只如此,應用於數位病理、精準腫瘤與心臟治療、E化應用介面和智慧手表的AI模型,也已導入臨床作業,現在則希望透過DGX-1來改善這些模型的訓練。

在金融科技部分,則是要強化成大與永豐銀行的AI金融科技合作應用,包括了作業流程優化、信用評估、風險評估、自然語言服務、客戶回饋分析,以及精準行銷等。

成大電機系教授暨永豐銀行技術長張天豪指出,有別於適合運算結構化資料的CPU資源,他發現,DGX-1非常適合計算影像、自然語言、語音等非結構化資料。他也語帶玄機的透露,目前與永豐銀行正在進行兩大AI專案,其中之一是利用200百萬張影像和非監督式學習來訓練AI模型,要加速過去「分行人員每天花數小時、過年要花數天才能完成的作業。」

雖然無法明講專案主題,但張天豪表示,這項AI抓案是要解決永豐銀行每天花數小時、月底需花5倍時間處理、過年更需10倍時間才能完成的重複性作業

至於另一個專案,則與精準行銷分析有關。張天豪指出,國內3家純網銀業者最快明年開業,相較於傳統分行每天每人只紀錄幾筆交易資料,「純網銀無時無刻都紀錄著用戶的網路行為資料。」他表示,傳統銀行為追趕純網銀,希望利用這類型資料,來打造精準行銷相關應用。而現階段,張天豪透露,團隊「還在收集資料中,預計明年初完成。」

最後,在天然災害部分,成大團隊鎖定極端降雨或地震造成的山崩、土石流事件,以深度學習模型來分析,如莫拉克和蘇迪勒颱風引發的山崩,及其發生的精準時間點,來定義破壞機制和警戒值。現在要利用DGX-1來加速運算作業,以便在更短時間內處理大量數據、進行影像模擬,提高準確率。

詹寶珠總結,未來,成大希望利用DGX-1的算力,來發展更全面AI影像發展,包括醫療、自駕車、智慧製造、防災監控、智慧養殖,以及金融監控等。文◎王若樸

 


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