國衛院群體健康科學研究所所長 邱弘毅

關於臺灣智慧醫療、精準健康的發展,今年(2022)為關鍵之年。其中最重大里程碑,在於國家衛生研究院(簡稱『國衛院』)、NVIDIA、華碩雲端等三家機構,決定攜手打造「AI 生醫資訊創新研究暨應用服務中心」。歷經幾個月的建置、測試與優化,此平台於 8 月上線,第一階段先運行國衛院的院內計畫,藉此調適營運模式與服務模組,再接續朝第二、三階段期程邁進,依序與學研機構、產業界展開合作,逐步成為扶持生醫產業發展的強力後盾。

深具數位前瞻科技整合及賦能實力的華碩雲端,於組織內部成立 DT (Digital Trinity) Lab,負責統整集團內外部資源,並奠基於 AI、5G、區塊鏈三大核心,致力協助客戶建構數位基礎建設與應用,進而為臺灣產業挹注數位成長的催化劑。

國衛院群體健康科學研究所所長邱弘毅表示,該院為衛福部國家級智庫,長年投入人類基因體解密、血液生物標記或腫瘤標記等諸多研究,累積建立甚具規模的生醫大數據;一旦結合AI技術助力,可望大幅推升研發量能,加速催生精準醫療、新藥研發、疫苗開發、醫療影像等創新加值應用,使全民同蒙其利。

但不可諱言,欲達成上述願景,絕非只靠國衛院佈建少數 HPC Server 便能克竟全功,因而決定以生醫研究量能為基底,再結合 NVIDIA DGX A100 新一代 AI 超級電腦,搭配華碩電腦雲端架構軟體中心(OCIS)設計的 AIHPC 雲端平台,及台灣智慧雲端服務(TWS)的維運諮詢服務及訓練,強強聯手建構臺灣首座醫藥衛生專用超級電腦。

結合 AI 資源管理平台,補足生醫超級電腦拼圖
談到國衛院打造醫藥衛生專屬超級電腦的動機,可回溯2019年執行的「肥胖症之整合性智慧醫療研究科技計畫」。邱所長說,因應該計畫,國衛院彙集 500 人定序資料,分析哪些基因與肥胖症有關;結果利用院內既有 GPU 伺服器執行分析,預估需耗時逾 4 個月才能產出結果。為此院長有所省思,認為與其利用少數高效主機、仍不足以加快進度,倒不如認真發展專用超級電腦,讓運算資源獲得更有效率的分配,才能真正提高分析效能。

正好在此時,NVIDIA 也想以其在英國的成功案例「劍橋一號」為範本,在臺灣打造生醫超級電腦,於是找上國衛院尋求合作,雙方一拍即合。爾後經由 NVIDIA 的推薦,將曾參與「台灣杉二號」建置案、且深諳軟硬體資源分配技術的華碩,帶進討論過程;至此構築AI超級電腦應有的元素逐漸水到渠成,促使三方在今年 3/29 舉行聯合記者會,宣布攜手啟動為期 4 年的「AI 生醫資訊創新研究暨應用服務中心」計畫。

記者會後不到兩個月時間,舉凡 NVIDIA DGX A100 伺服器(共計 6 台)、華碩 AIHPC 雲端平台等基礎軟硬體系統,均已安裝完畢;接著國衛院動員來自群體健康科學研究所、生技與藥物研究所、分子與基因醫學研究所、感染症與疫苗研究所、生醫工程與奈米醫學研究所共計 9 名研究員加入「試俥」,藉由 AIHPC 運行所需的基因、藥物、疫苗等工具軟體,測試它們在運作過程中,能否順利取用底層 GPU 資源,達到加速效果。

值得一提,國衛院目前將當初肥胖計畫的 500 人定序資料,轉拋到新平台來執行分析,預計兩到三週將處理完畢,與早先 4 個半月的作業節奏相比,進步幅度甚大。

支援雙重網路界面,實現極致資料交換效率
華碩電腦 OCIS 協理陳忠誠指出,相較一般 AI 平台,AI 生醫資訊創新研究暨應用服務中心蘊含許多罕見亮點。首先國衛院的研究員不僅要滿足醫療影像、深度學習等 AI 需求,亦需滿足基因定序二/三級分析、多體學分析、藥物研發、疫苗開發、大數據分析等多元應用;因此華碩為 AIHPC 賦予高整合性、簡單易用性,使研究員藉由這個單一入口,就能輕易執行所有 AI 或非 AI 運算任務。

其次為了看齊劍橋一號,國衛院希望採用最高規格的 NVIDIA DGX POD;而華碩也努力打破一般 Kubernetes 原生支援乙太網路的慣性,讓 AIHPC 既支援 100Gbps 乙太網路,也支援 RDMA InfiniBand 200Gbp,前者用於接取儲存設備,後者用於跨節點運算,極力拉升資料交換性能。

此外 AIHPC 預先化繁為簡,將許多略顯艱澀的 NVIDIA SDK 或 Command,轉化為入口網站上隨選即用的功能。譬如 NVIDIA 自 A100 Tensor 核心 GPU 開始支援的「多執行個體 GPU」(MIG),標榜能將 GPU 細分為 1/7 張來使用;透過入口網站的選單,使用者除可選用 1、2、4 或 8 張加速卡,也能直接選用 1/7 張加速卡,不需額外借助任何 Command Line。

其餘獨到之處,包括將軟體安裝過程建立為 Image,不管使用狀態處於開發或訓練階段,也不管運算節點大或小,都可一路沿用,不需在轉換環境時重新安裝軟體。再者AIHPC提供協同開發功能,讓群組成員皆能共用程式或資料。此外更重要的,AIHPC 不僅提供從標註、開發、訓練、部署到監控的 MLOps 管理流程,亦支援 Template、No Code 工具及預訓練模型,讓不懂AI的人也能快速上手。

邱所長透露,AI 生醫資訊創新研究暨應用服務平台在 8/1 啟用,初期以承接院內計畫為主,預計運轉一年後、開始與國內學研機構合作,等到進入 4 年計畫中的最後一年,便與生技或製藥產業合作。他也樂觀看待屆時的研發成果,無論是以晶片模擬腫瘤環境,邁向更精準的標靶藥物開發,抑或借助低劑量電腦斷層掃瞄(LDCT)搭配 AI 模組,及早篩檢細小肺癌病灶,以提高病患存活率,都是往對全民有利的方向前進。

總之國衛院深感責任重大,希望與 NVIDIA、華碩雲端持續努力,共同激發國內生醫研究量能,得以不負國人期待,將生醫打造成為繼ICT後第二個具全球競爭力的產業。

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