AI運算更快速！Intel、Facebook攜手打造首款神經網絡處理器|數位時代 BusinessNext

AI運算更快速！Intel、Facebook攜手打造首款神經網絡處理器

積極推展人工智慧的Intel ，宣布與Facebook合作推出首款神經網絡處理系列晶片，預計可以為許多產業帶來高效率的 AI 運算能力，預計在今年年底出貨，挑戰競爭對手 NVIDIA。

為更多產業帶來高效率的 AI 運算能力

「我們很興奮在向市場分享這款新世代AI硬體時，能跟 Facebook 密切合作，共同分享技術見解。」Intel 執行長布萊恩‧科再奇（Brian Krzanich）在《華爾街日報》舉辦的 WSJDLive 全球科技會議上，宣布與 Facebook 合作推出首款神經網絡處理系列晶片，且將在今年年底前出貨，並表示 Intel 有信心能夠超越去年設定的目標，在2020 年時讓 AI 效能提高100 倍。

科再奇認為透過「Nervana」神經網絡處理器，可以為許多產業帶來高效率的 AI 運算能力，他也列舉了四項例子，像是在醫療保健 AI 可以讓早期診斷提高精準度、增進癌症、帕金森病研究；社群媒體可以為客戶提供更個人化的服務；無人車未來能在汽車產業更快實現；AI 也能幫助研究人員掌握風速、水溫數據，可以有效預測颶風軌跡。

加快深度學習，Facebook：改變對 AI 軟硬體建構的策略

去年八月，Intel 以3.5億美元收購深度學習新創業者 Nervana Systems，這次打造的首款基於神經網絡處理的 AI 晶片，採用標準緩存層次結構，並使用軟體來管理晶片上的內存，如此一來便能加快深度學習模型訓練時間。

跟PC晶片不同，Nervana 神經網絡處理晶片是一款特殊的積體電路，是為訓練和執行深度學習演算法所打造，Intel 縮小了Nervana 神經網絡晶片的電路尺寸來減少運算時的耗能，將使用可處理大量數據的「Flexpoint」格式達到「大規模雙向數據傳輸」，意思是如果將大量的晶片連接在一起，就可成為一個巨大的虛擬晶片，能達到更大規模的深度學習模型，此架構目標，是要打造出能彈性應付深度學習的處理器，當處理高強度運算要求時，可以更有效率。

科再奇在 WSJ D.Live 科技會議上透露，Facebook 在試用過 Nervana 神經網絡處理晶片後，認為這可以改變公司對 AI 軟硬體建構的策略。

挑戰 NVIDIA，Intel 曾推出自我學習型晶片Loihi

NVIDIA 過去一直在 AI 硬體發展遙遙領先，目前多數 AI 系統都以 CPU (中央處理器)運作處理為基礎，但在 NVIDIA 的推動下，許多深度學習應用都將 GPU(圖形處理器) 列為主要加速應用的基礎，CPU 只用來作為指令運作或系統控制等需求使用。

為了因應產業以GPU為AI系統發展的趨勢，今年九月 Intel 推出一款具備自我學習能力的處理器晶片「Loihi」，這款晶片採用14奈米製程技術，由13萬組類神經元及超過1.3億組類神經網絡系統組成，每組類神經元具備學習引擎，能夠彼此溝通，模擬人類的大腦運作，達到自我學習的效果，不用再額外提供學習數據，只需持續運作就能應付各種不同的運算模式。

Loihi 晶片預計在2018 年上半年與部分大學與研究機構合作，來推動未來 AI 發展。

2025年總統科學獎得主梁賡義院士，即便同時擔任逢甲大學春雨講座教授、浩鼎生技董事長，還為了協助國立臺東大學設立護理系而大力奔走，三不五時要環島、全臺走透透，日子忙得不得了，但他始終精神抖擻、滿懷熱情，只因他做的，是有益臺灣、社會發展的事。

事實上，梁院士從數學跨足生物統計，再投身高等教育與國家衛生，不僅以「廣義估計方程式」（Generalized Estimating Equations，GEE）改寫了縱貫式數據分析的規則，更以獨到的人文關懷，影響無數學子與政策制定。

從小，梁院士就喜歡數學的嚴謹與邏輯，1973年，他自國立清華大學數學系畢業後，便赴美深造，並在美國南卡羅萊納大學取得統計所碩士；接著，他又轉往美國華盛頓大學，攻讀生物統計博士學位。

從數學到生物統計，帶出數據背後的人性關懷

在研讀博士期間，他接觸到了當時炙手可熱的「存活分析」，意識到生物統計能直接幫助科學家、臨床醫師回答有意義的科學問題，對人類健康產生間接但深遠的助益，就此便踏上生物統計的「不歸路」。

1986年，已在美國約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）任教職的他，與同事Scott Zeger研發出新的統計方法「廣義估計方程式」。梁院士解釋，不論是實驗室、世代流行病學或臨床試驗，只要是縱貫式硏究（longitudinal study），產學研界都會用到GEE，進行統計分析。尤其在國際大藥廠最常用的「前後測臨床試驗」（pre-post design for clinical trial designs）中，GEE讓全球臨床醫師能準確評估癌症、心臟血管和糖尿病等新藥的療效，進而獲得各國食藥署通過，造福千萬病患。GEE發表至今，已被引用逾22,000次，並納入R、STATA、SAS、SPSS等主要統計軟體中。

雖然在約翰霍普金斯大學任教長達28年，梁院士卻幾乎年年暑假，都返國舉辦研討會，分享國際生物統計和流行病學的新知。也因為始終心繫臺灣，讓梁院士在2010年，毅然辭去在美教職，回臺擔任國立陽明大學校長。

一方面，梁院士成功為學校爭取5年500億的計畫經費，成立腦科學中心、腫瘤免疫中心和高齡健康研究中心，將陽明大學打造成研究型大學，並在國際間嶄露頭角。另一方面，為了培育年輕人才，他選擇停下個人研究，建立起由資深教師帶領年輕教師的「師徒制」，鼓勵經驗傳承，「組織要永續發展，有賴於年輕人才的成長。」像是他自己儘管平常公務繁忙，仍活躍於社群，默默留心學生的大小事；他並邀請學生前往校長宿舍，定期舉辦「與校長有約」活動，這讓學生與他之間「零距離」，大至職涯規劃、小至生活瑣事，都樂於與他分享。

最重要的是，梁院士相當看重全人教育，因此廣泛開設人文講座、藝術文化等通識課程，尤其陽明大學以醫科見長，「所謂視病如親，醫護人員在專業之外，更需要具備人文素養，才能真正關懷病患。」

2017年，梁院士接下國家衛生研究院院長一職。這時，他又迅速轉換角色，每週檢視國際文獻、提供數十件政策建言，充分發揮國衛院的智庫功能。新冠肺炎爆發期間，他再度臨危受命，擔任中央流行疫情指揮中心研發組組長，帶領國衛院在15天內，完成公克級瑞德西韋合成，並與阿斯特捷利康（AstraZeneca）簽約，預採購1千萬劑疫苗，達成防疫、安定民心的任務。

不斷跨界，帶著使命感堅定前行

一輩子都在「跨領域」的梁院士，堅信創新不僅來自技術，也來自跨域合作帶來的新思維。他在美國求學、教書時，不是發表完論文就沒事了，他還持續思考，自己的研究能如何被用在臨床，因此他積極參與思覺失調症、強迫症研究等多項計畫，與基因學家、精神科和流行病學醫師腦力激盪、挑戰彼此。但梁院士特別提醒莘莘學子們，「跨領域」固然重要，大學時期仍應先在一個領域「站穩腳跟」，如此才能擁有與不同領域對話、欣賞的紮實基礎。

在產官學界耕耘逾40年，梁院士絲毫未停下前進的腳步。如今，他仍在杏壇作育英才，也深入業界，期望將研究成果更直接應用在藥物，以造福病患，「這是我一直鼓勵學生進入藥廠的原因！因為他們對人類的貢獻，可能比發表文章更直接。」近來，他心心念念的最大任務，是以自身人脈連結資源，為臺東大學爭取設立護理系，填補偏鄉地區的醫護缺口。

每一個統計數字背後，都承載著真實的生命重量；每一次跨領域的嘗試，都可能為人類帶來新的希望曙光。梁院士在統計學的精準座標中，繪製出一幅幅影響深遠的生命藍圖，持續為臺灣乃至全球的健康與福祉努力。

梁賡義院士
專長：生物統計、流行病學
現職：逢甲大學春雨講座教授
成就：研發「廣義估計方程式」，讓全球臨床醫師得以正確評估許多如癌症、心臟血管及糖尿病等新藥的療效，造福嘉惠全球數以千萬計的病患；橫跨產官學界，為臺灣貢獻所長