洪士灝：要追上先進國家，勢必要有算力或技術

高效能運算能力對台灣重要嗎？

台灣大學資訊工程學系系主任、國家高速網路與計算中心副主任洪士灝，長期投入平行處理、高效能運算和計算架構等領域研究。曾經任職於矽谷昇陽電腦工程師，是國內知名的超級電腦專家。從他的個人臉書，更是可以看到他對人才培育、產業轉型、產學合作等面向的關注，每篇貼文都是鏗鏘有力、擲地有聲。

「要開發自已的技術的話，需要兩個東西，一是高效能運算，另一個則是要懂機器上的軟體。」洪士灝說，國外已經累積數十年的經驗，國內如果要追上先進國家，勢必要有算力或技術。全世界先進的國家幾乎都有超級電腦，即使是國土較小的瑞士，也有全世界前十名的超級電腦用做各種科學工程的研發。韓國更是在十年前就訂定了超級電腦法案，明文規定國家要提供高效能運算資源以支持產學研發，甚至編列預算鼓勵業界開發超級電腦相關的技術跟設備等。

洪士灝指出，這些國家都知道高效能運算的重要，例如模擬軟體就是超級電腦的經典應用，包括飛彈的模擬、核彈的設計模擬，不用特別引爆一顆核彈，透過模擬軟體就能知道核爆後的狀況。尤其是邁入AI年代，高效能運算能力也就越來越重要，原因很簡單，「誰的算力強，就比較有可能勝出。」

有些人可能認為，如果不要做世界最先進產品，只做普通的消費型產品，是否就不需要發展很厲害的AI技術了呢？洪士灝認為，人工智慧是經過大量的訓練與資料所做出來的智慧結晶，這些訓練後的成果可以放在電子裝置中，包括手機、手錶，或是許多路燈周邊的插座，之後應用在許多地方，智慧物聯網就是其中之一。

不過，看似熱門的智慧物聯網，實際上很難做出一個讓人有感的產品。「關鍵不在硬體，而是上面的智慧是不是真的非它不可？」洪士灝解釋，物聯網裝置很多公司都會做，當今業界幾乎可以快速生產出許多智慧裝置，但卻沒有想過要怎麼應用這些裝置及合作模式。當中除了需要有整體的規劃，還有許多軟體的議題，僅有單一的連網裝置，並不能稱為智慧物聯網。

洪士灝以智慧城市為例，指出當中最重要的事情就是「資料」，包括資料的處理與管理，資料如果只是放在資料中心就失去意義了，但這些資料被運用時會需要大量的計算能力，也就是一個很強的中樞，「一個整體的計算資源規劃」。

企業不能空等人才培育

洪士灝提到，從人才培育的角度出發，目前遇到比較大的問題就是計算資源不足。如果要使用資料訓練模型，作業時間從好幾個小時到好幾天都有可能。一樣的模型，使用超級電腦和自己的小電腦運算，光是時間就有明顯落差，當然也會影響生產力。因為注意到這件事情，國網中心近年來也積極與國內一些學校合作，協助老師申請計算資源。洪士灝說，經過一陣子的觀察，發現將計算資源集中在國網中心的做法極有效率，因為這樣一來，不僅可以減少學校設備添購的費用，也不用負擔設備維護的高額成本。

提到目前業界需求與學校教育的人才落差，洪士灝認為，業界需要的是最新且能及時應用的技能，但是學校教的是長時間不變且適用多數地方的理論，由於目標不同，產學落差的出現也就無可避免。但是，近來已經有些折衷的做法，例如學校會教一些較為務實的基礎，讓學生到業界後可以不用再從頭學起。學校也不會只是教導教科書上的東西，考完試就結束，而是會再加入很多作業，甚至是期末的專題，讓學生能更深刻的動手實作。

不過，洪士灝坦言，以人工智慧領域來說，如果要動手做，除了計算資源不足，最大的問題就是資料，沒有資料就無法訓練機器學習；資料太少的話，做出來的東西也稱不上「智慧」，所以資料是一個重要的議題。

但有些企業對於提供資料一事較為介意，在產學合作上就會較費心思。假使企業無法或是不願意讓提供真實資料，洪士灝建議，可以透過幾個做法，例如提供虛構卻能反映真實情況的資料，這些資料不會洩漏機密，但是需要經過包裝，讓人可以輕易幫忙解決問題的程度。也就是說，企業不能只是坐在一旁等人家幫忙，而是要跳出來盡一份心力，最重要的就是提出真實問題，並將之變成大家有興趣且想幫忙解決的問題，過程不會是免費的，但是為了要發展，就一定要做這件事情。

也可以學習國外許多單位，釋出一些公開資料或是辦比賽。例如公家單位也可以思考，如何將資料釋出成公開資料，提供一些實戰的舞台。不過，洪士灝也提醒，資料公開時需要注意洩密或隱私問題。國網中心也發現了這個讓人頭痛的問題，因此，十分積極發展隱私保護的機制。他認為，國網中心在這方面可以扮演一個重要的角色，協助這些資料。洪士灝說，因為國網屬於非營利單位，無法將這些資料拿去賣錢，是一個比較中性的單位，若再搭配計算資源，相信可以幫助研究者快速做出很好的研究。