2022年度CIO大調查發表會會後報導
回顧2020年COVID-19疫情肆虐全球下,各大藥廠、研究機構莫不積極加快研發疫苗的速度,最終讓疫苗在短短10個月內問世,而背後功臣自然是AI與雲端服務。
AWS平台自然是AI與雲端服務技術功不可沒的幕後功臣。以牛津大學研發、由AstraZeneca負責生產與銷售的AZ疫苗為例,即是藉由與 Amazon Solutions Lab 合作,順利達成縮短組織樣本檢查、基因配對等時間,讓AZ疫苗能在最短時間內問世。
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在AWS資料科學家協助進行演算法模型訓練與分類,利用 Amazon SageMaker Ground Truth 平台加速各種流程,從資料貼標籤、到演算法訓練與回饋修正,加上AWS非常強的運算能力,一天可以做到510億次基因配對測試,大幅加速資料處理過程,最終減少疫苗開發時間達50%。加上AZ疫苗售價僅在3美元左右,且只需在2~8度之間保存,也讓其成為全球使用量最高的COVID-19疫苗。至於莫德納疫苗,在研發mRNA時,同樣需要與大量機器學習的運算能力,並與各類資料科學家、生物科學家合作,進行基因配對,才能製造出可作為藥物測試的樣本。而透過與AWS合作,第一批樣品在42天內就順利製造完成,並在之後需要進行修正時可以隨時進行,後續的實驗室模擬,最後推出。對於COVID-19不斷的變種,能夠加速因應之。
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AWS機器學習專業架構師楊仲豪說,除了醫療產業的應用之外,AWS在半導體也有成功案例,以台塑勝高(Formosa Sumco Technology, FST)為例,過往仰賴大量人工進行瑕疵檢測,因此也使得晶圓廠產量有所限制。該公司透過與AWS合作,運用AI/ML針對用數以萬計的晶圓圖像進行訓練,打造ML矽缺陷檢測模型。最終達成 99%+ 檢測率,並將人工檢查工作量減少一半。
為提高雲端服務的效能,AWS日前公布全新設計的晶片 ─ Graviton 3,並同步發表新的EC2架構 ─ C7g,這是雲端服務中,正式搭配DDR5記憶體的實例,相較於DDR4記憶體可增加 50% 資料傳輸量頻寬。在運算能力相較於前一代 Graviton 2,在通用運算力約提高 25%。若是在科學領域、加密領域等,以浮點運算為時,效能最高可高達2倍,在機器學習應用中使用Bfloat16浮點運算時,效能最高可高達3倍以上,且節能最高可達 60%。此外,AWS也同步發表基於Trainium架構的Trn1n,將網路速度拉高到 1600 Gbps,是 NVIDIA A100 的 P4d 實例四倍,訓練大型機器學型分散式模型例如 GPT-3,減少 50% 的網路傳輸的同步。(文/林裕洋)
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