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台灣算力大躍進 最強超級電腦「晶創26」第3季上線

國研院表示,晶創26採雙重算力架構設計,包括Nano4(H200架構系統),以及最新一代的GB200 NVL72架構節點,其中,Nano4實測最佳用電功率為2.214百萬瓦(MW),最高實測效能(Rmax)為81.55 PFlops,為目前台灣最快、運算密度最高的超級電腦。(國研院提供)中央社
國研院表示,晶創26採雙重算力架構設計,包括Nano4(H200架構系統),以及最新一代的GB200 NVL72架構節點,其中,Nano4實測最佳用電功率為2.214百萬瓦(MW),最高實測效能(Rmax)為81.55 PFlops,為目前台灣最快、運算密度最高的超級電腦。(國研院提供)中央社

短短約1年,國研院國網中心超級電腦總算力將大增逾3倍,其中,台灣最強超級電腦「晶創26」提供約86.05 Petaflops,為最大動能。國網中心主任張朝亮接受中央社專訪時說,AI應用若要遍地開花,產業角色不可或缺,晶創26預計第3季正式上線,將協助金融、國防等各領域大型語言模型訓練。

國網中心在南科新建雲端算力中心,去年底正式啟用。機房中晶創26正進行多項驗測,最引人注目的莫過於機櫃外觀,以晶片紋路為底,疊上寶島地圖,象徵台灣在晶片領域居於核心地位。

國網中心目前有台灣杉二號、台灣杉三號、創進一號、晶創25等4台超級電腦服役中,最高實測效能(Rmax)總計約28.26 Petaflops(1 Petaflops代表每秒執行一千兆次浮點運算),如今將迎來強力新兵「晶創26」,推升總算力直衝114.31 Petaflops,大增逾3倍。

這波新戰力來自「晶片驅動台灣產業創新方案」,第1期自2024年啟動、為期5年,以台灣半導體晶片製造與封測優勢為基礎,結合AI等關鍵技術推動創新應用。「晶創」正是源於方案名,張朝亮笑說,命名邏輯很單刀直入,數字26代表2026年正式上線;Nano4意指4奈米製程,輝達H200晶片即是採用台積電4奈米製程打造。

分年建置「最新武器」 晶創26算力升級扛重任

晶創26去年在國際舞台初試啼聲,便展現台灣在人工智慧(AI)基礎設施的競爭力。TOP500由國際學術團隊共同維運,是國際公認的算力指標,依據統一測試比較各國超級電腦效能,晶創26以H200架構系統Nano4,一舉奪下全球第29名。國網中心人員分享,團隊原本就預期會進入前50名,得知獲得第29名時,感到相當振奮。

談起晶創方案的決策經過,張朝亮回憶,過去部署「台灣杉」系列超級電腦,一次性投入大量經費,「當時排名確實衝高,台灣杉二號(9 Petaflops)就排在世界第20名」。然而,高階晶片幾乎每年都有新世代問世,團隊決定調整策略。

張朝亮直言,「我們不再一年建一個大的,否則隔年開始變舊,再隔一年就更舊,最後追不上最新的晶片」。排名固然重要,但「最新武器」才是實戰關鍵,透過逐年建置主機,台灣能隨時掌握趨勢,確保使用新技術與機器。

在晶創方案挹注下,去年晶創25超級電腦上線,Rmax為13.06 Petaflops。相比之下,今年晶創26算力爆發式升級,H200架構系統Nano4 Rmax達81.55Petaflops,GB200 NVL72約為4.5 Petaflops,合計約86.05 Petaflops。

「晶創26是晶創方案中,算力最大的超級電腦。」張朝亮不諱言,台灣在布局高階算力上略有延遲,受限於預算,晶創25扮演應急角色,晶創26必須擔起補足空缺的重任,加速為台灣AI發展提供強勁算力支持。

有別於韓國新加坡 台灣導入輝達GB系列

晶創26採雙重算力架構設計,配置220台輝達(NVIDIA)H200節點,每節點配備8張H200 GPU與2TB記憶體,此外,領先全台首度導入輝達去年推出的旗艦級AI運算平台,2座GB200 NVL72,每座搭載72顆Blackwell GPU與13.5TB記憶體。

張朝亮解釋,H200負責大規模並行科學模擬與AI混合工作負載,GB200專注於極大規模的AI訓練任務。他透露,韓國科學技術情報研究院(KISTI)、新加坡國立超級電腦中心(NSCC)等多採購輝達H系列(如H200),對Blackwell架構仍持保留態度;台灣看準GB系列在AI上的高效率,決定導入。

「我們對晶創26寄予厚望,希望它能承擔台灣急迫的算力需求。」張朝亮強調,國網中心過去以學研界為主要服務對象,但要讓AI應用真正普及,產業角色至關重要,許多中小企業與新創擁有新穎點子,卻常困於算力資源不足,因此晶創方案撥出部分算力為這些團隊添柴火,要加速AI應用落地。

要讓AI懂台灣 領域大型語言模型將是主力

晶創26算力資源分配,張朝亮心中已有藍圖,1/3為學界使用,包含國科會計畫;1/3為協助公部門,他觀察不少政府機構也有AI需求,但難以取得高端算力,導致開發與應用導入較慢,被迫直接使用國際大模型,可能衍生資安疑慮,盼藉此填補公部門技術缺口。

最後的1/3開放給業界,他堅定地說,除了中小企業與新創團隊,也歡迎其他產業參與,業者若有開發模型需求,只要帶著資料來國網中心,就能在保密環境下進行研發、概念驗證(POC)或試營運。

「晶創26非常Powerful(強大),希望它能為台灣做更多更高階的事。」張朝亮說,金融、法律等特定產業涉及高度專業知識,若要讓AI真正理解台灣在地需求,就必須建構專屬的領域大型語言模型(LLM)。然而,開發這類專屬模型不僅需要海量專業資料,還要有大量算力支撐,晶創26正好能支援領域大語言模型訓練與微調。

張朝亮進一步透露,領域大語言模型是今年與明年的發展重點,在金融方面,金管會已有一些想法;在國防部分,也有相關討論。他舉例,美國與以色列對伊朗的戰事中,AI被用於資訊蒐集與整合,以輔助決策,「將AI導入國防應用非常重要,台灣已經很積極走上這一條路」。

晶創26主機於2月至6月開放部分用戶進行測試,預計第3季正式上線,國網中心也已撰寫晶創27超級電腦需求建議書,隨著台灣杉三號明年除役,晶創27將會是包含CPU與GPU的大型通用主機。

展望未來整體規劃,張朝亮忍不住說,「供應商鎖定(Vendor Lock-in)對國家算力中心發展來說,不是健康的事」,除了輝達,國網中心也有採購超微(AMD)機器,未來會持續評估,希望透過多元算力布局,助力台灣AI應用開花結果。

晶片 超級電腦 H200

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