採GPU架構 台灣業者自製
後來通過科技部的推動，2018年新一代超級電腦台灣杉1號上線，以CPU架構叢集為主，滿足各類AI發展工作需要。不過台灣杉1號與相近時期的首部民間超級電腦鴻海HPC相較之下，運算能量明顯較低，且偏重CPU運算也讓應用較為局限。
因此，國網中心在2019年上線的台灣杉2號，改以GPU為主的架構，通過更先進的軟硬體架構，服務包括海內外用戶，同時也推動更多元的學術研究專案。更重要的是，這部超級電腦是由廣達、華碩以及台灣固網，分別從硬體、軟體，以及機房網路布建分頭進行，完全由台灣業者自行打造。
史曉斌解釋，在軟體方面，傳統超級電腦為了管理方便，一般只會執行一套系統，但台灣杉2號同時整合了多套系統，分別是作為基礎的OpenStack，及Kubernetes與Singularity等容器服務，並使用Slurm命令列介面作為資源調度軟體，滿足更多應用形態，國網中心也正為相關的系統整合技術申請專利。
運算能量大 AI產業支柱
在硬體方面，史曉斌更是引以為傲，他表示，台灣杉2號的架構效率極高，讓硬體運算性能可以隨著核心使用數量呈現幾乎完美的線性增長，耗損極小。
目前台灣杉2號已經為台灣包含學術、醫療、防災、工業製造等多項領域提供了強大的運算能力，推動相關應用發展。
面對近來武漢肺炎肆虐，史曉斌表示，國網中心也早在4月透過超級電腦的雲服務專案，集結了超過50個研究團隊，共同發展應對武漢肺炎的策略，專案範圍從基因分析到藥物分析等，協助台灣對抗疫情蔓延、發展抗疫的方法。
在醫學方面，國網中心與台北榮民總醫院合作，發展AI影像判讀，並最佳化醫院的各種流程。
另外，也與台大合作發展新一代的聯邦式醫療AI系統，其特點是，個別醫院可以在確保醫療資料保密的同時，又能共享、共同發展AI運算模型，兼顧訓練數據量以及隱私資料的保護，掃除了過去醫院發展AI管理系統的最大阻礙。
另一個協助醫療AI的突破，是與醫療影像新創公司雲象科技合作，發展醫療圖像AI判讀技術。由於台灣杉2號影像專用記憶體容量較一般超級電腦大，因此能一次載入超過10億畫素的醫療影像進行判讀，不需要先切割再合併，如此可以提高判讀效率及精準度。
此外，在推動產業的AI技術上，史曉斌指出，目前AI結合IoT（物聯網），在包括工廠產線自動化，以及智慧城市應用都有著墨。他特別提到安控新創公司盾新科技（Umbo CV）這家公司，使用台灣杉2號的雲服務來訓練人體與物體識別能力，可以在機場中追蹤並定位特定的物體以及旅客，該系統也已經被新加坡樟宜機場所採用。
史曉斌表示，超級電腦對於業界的幫助，除了可以大幅降低研發成本，幫助各種AI新創發展，同時也降低各種AI應用判讀的錯誤率，讓台灣發展出來的相關應用可以打進國際市場。光是2019年上線的幾個月，就已經提供了超過1000萬個小時的運算時間推動產學發展。
產學大結合 布局AI雲
同時，科技部在台大、清大、交大與成功4所大學成立AI創新中心，分別就生物醫療AI、智慧製造、智慧服務，以及生技醫療等議題推動技術發展，國網中心與台灣杉2號也全力配合國家政策，幫助學界發展前瞻AI技術，並落實到應用中。
史曉斌強調，科技部的6大方向很明確，從生醫、半導體、數位轉型，都缺少不了龐大的運算能量在背後推動，而台灣杉2號超級電腦就扮演重要的角色。為持續推動台灣的產業發展，台灣杉的後續機型也已經發包，希望通過國家隊共同推動超級電腦技術生態的發展。
目前國網中心基於台灣杉超級電腦的AI雲「台灣計算雲」（Taiwan Computing Cloud，TWCC）已經累積超過350個產學合作計畫，未來也將進行技轉、成立AI服務公司，屆時3大台灣隊企業都將會參與，共同推動台灣AI產業未來的發展。…(本文節自財訊611期，詳全文)
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