華經科技專案主任 陳廷維
在人工智慧 (AI) 快速滲透各行各業的時代，企業不僅面臨資料爆炸的挑戰，更要思考如何打造強大且靈活的運算基礎設施。高效能計算 (High Performance Computing, HPC) 正是支撐 AI 技術發展的核心動能，其提供的高頻運算能力、快速資料讀寫與彈性資源調度，成為企業邁向數位轉型的關鍵引擎。就像是一條高速公路，讓企業能夠同時跑更多車、運更多貨，把資料變成洞察與決策。
以下，我們從三個方向來思考企業該如何打造屬於自己的「高速運算平台」。
AI 訓練基礎建設：為 AI 準備「健身房」
AI 模型的訓練對硬體資源的需求極高，企業若僅仰賴一般伺服器架構，將難以應對。若把訓練過程比喻成將一個選手送進健身房，要經過成千上萬次的練習，才能有好表現，而如果運算設備不夠強大，就好比讓選手在慢跑機上揮汗，卻一直等不到啞鈴。
企業可以怎麼做？
異質運算架構：
結合 CPU 與 GPU 等異質運算核心，讓不同的核心分工合作，速度大幅提升。
模組化設計：
建立可以擴充的架構，讓未來想升級設備時，不需要全部推倒重來。
與公部門資源對接：
可善用像國家高速網路與計算中心 (NCHC) 這樣的公部門資源，降低自建成本，先測試、再投資。
高效能資料儲存：解決「等資料」的問題
很多企業誤以為只要電腦夠快，AI 就能跑得順暢。但事實上，AI 最大的瓶頸常常出在「資料讀取不夠快」。這就像餐廳大廚雖然手藝超群，但送菜的速度太慢，顧客還是要乾等。
企業可以怎麼做？
平行檔案系統：
建立能讓多人同時快速存取的資料系統，如 Lustre、BeeGFS、IBM Spectrum Scale (GPFS) 等，好比「高速取餐櫃」，讓資料能隨時被叫用。
分層儲存架構：
把資料分層，熱資料(常用，放在快取區)、溫資料(偶爾用，放在中速儲存)、冷資料(很少用，放在便宜大容量硬碟或雲端)，平衡成本與效能。
資料預處理與分批載入機制：
強化資料管線與快取策略，避免重複 IO 造成運算資源浪費。
高頻運算資源調度：像機場塔台一樣分配跑道
AI 研發不再是單一團隊、單一任務，而是企業跨部門協作、實驗與部署的常態。資源調度的效率將決定整體開發的節奏與品質。AI 研發就像一座大機場，天天有不同航班要起飛：有的是測試小飛機、有的是滿載的大客機。如何分配跑道，讓每個航班都能順利升空，就是資源調度的重點。
企業可以怎麼做？
作業排程器與容器化管理：
使用如 Slurm、Kubernetes 結合 NVIDIA GPU Operator，可彈性配置資源、動態調度工作負載，讓重要任務不會被小任務卡住。
資源視覺化與帳務整合：
提供即時監控與可視化工具 (如 Grafana、Prometheus 等)，讓管理層清楚知道「誰在用多少資源」，方便做成本控管。
策略性資源分級制度：
設定任務優先級，確保核心業務能先用到資源，避免浪費。
未來趨勢：從「自己建」到「隨選用」
全球企業在發展 AI 時，逐漸出現三個趨勢：
1. 雲端與邊緣混合：
有些運算放在企業自己的伺服器，有些放在雲端，甚至直接在資料產生地(邊緣設備)即時處理。
2. HPC 服務化 (HPCaaS)：
企業不用一次砸重金建置，而是像租電一樣，隨用隨付。
3. 綠色與永續：
高效能運算的耗能極大，未來建置時會強調節能設計與碳排放管理。
把 HPC 當作企業的「基礎建設」
AI 不只是科技問題，更是企業競爭力的核心。高速運算平台的建置，不再是少數科技公司的專利，而會成為各產業的基礎設施。
企業若能提早佈局，善用公部門與外部資源，並規劃好算力、資料與資源調度策略，就能在這場 AI 競賽中站穩腳步，搶得先機。