華碩雲端 DT (Digital Trinity) Lab 扮演幕後整合推手，成為客戶邁向數位創新的強力後盾
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。
資料及照片來源：iThome
