今11/2台灣雲協舉辦「台灣AI系統聯盟」（Taiwan AI System Alliance, TASA）第二次工作會議，由工研院資通所組長王啟龍主持，聯盟成員Nvidia、台灣固網、國網中心、技嘉科技、廣達電腦、工研院、凌華科技、宜鼎國際、緯穎、永擎、神雲、宜鼎、遠通電收、英業達等共同參與。本次會議除工研院介紹DNN Training/Inference新興技術議題、最新資料標記和蒐集技術以及影像分析的實際應用案例外，也特別邀請到台灣固網副處長陳俊傑分享AI資料中心設計架構。

工研院資通所組長王啟龍表示，目前TASA已經有16家廠商加入，基本上還會再持續擴大，接下來可能會希望更多的系統整合廠商加入，一起探討AI合作方向。此外，TASA會議討論的議題非常彈性，每一次會議都會有不同的輪值主席，下次主持為緯穎科技。會員想報名負責主持或是有議題想跟大家探討，都非常歡迎提出。

資料中心為發展人工智慧運算不可或缺的一環，台灣固網副處長陳俊傑表示，台灣由於氣候炎熱等關係，使得散熱功能佔了總用電不小的比例，讓台灣IDC數據中心PUE平均值為1.9~2.5，而Google已經在今年五月時宣布，新一代的晶片散熱將採用水冷散熱，Intel也將水冷散熱放進參考設計，目前產業也有明顯由氣冷轉水冷散熱的趨勢。

根據IndustryARC analysis&Expert Insights統計，2021年數據中心水冷散熱需求的趨勢與商機將達到US$2969.8M，將近快30%高市場成長率。目前台灣固網與國網中心合作的AI專案，資料中心就導入直接水冷系統設計，其PUE預估最低可達1.225，大大降低用電量。

而深度學習的資料與應用方面，工研院資通所技術副理林宏軒表示，資料的搜集與標記本身就是一門大學問，工研院可幫忙輔導各領域的訓練資料搜集與標記，工研院也分享了三個自動化抓取訓練資料的方法，包括兩個從Youtube影片抓取訓練資料的方法，以自動化方式抓取車禍影片，可運用於自駕車領域，以及自動抓取影片中的字幕，可作為深度學習語音辨識的資料集，最後則分享了針對臨時性辨識需求的半自動化資料抓取與輔助標記技術。此外，他們也有與警局合作，運用DNN協助警方辦案，工研院資通所經理陳澤世表示，現在深度學習已經有很多應用，數位工具也非常成熟，工研院的角色比較像是解題顧問，幫助業界思考如何用DNN來解決問題。

下一場工作會議輪值主席為緯穎科技，歡迎有興趣加入TASA聯盟的廠商與我們聯絡！

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