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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