國立中山大學日前與人工智慧運算企業智百特簽署合作協議，獲贈產業等級的 zSUITE 軟體與算力資源。這項合作將業界實務採用的管理平台帶入大專院校，供全校不同領域的師生於教學與研究中實際操作。
產業軟體資源進駐校園 跨學院共享算力管理
本次合作由企業提供免費軟體授權，並直接部署於學校自有的伺服器設備上。授權範疇涵蓋中山大學現有的十個學院，包含理工、醫學、半導體，乃至於人文與社會科學等系所，皆能申請運用這套系統進行課程教學與專題創作。
在人工智慧的研發過程中，除了撰寫演算法，硬體資源的調配也是關鍵。這套管理平台能即時監控伺服器運作狀況與能源消耗，幫助管理人員掌握圖形處理器（GPU）等硬體設備的使用率，並針對各研究團隊的需求彈性配置資源。如此一來，師生能減少維護硬體環境的時間，將更多心力專注於演算法改善與應用開發。
因應大模型發展趨勢 銜接產業現場需求
國際研究機構 Epoch AI 的統計資料指出，近年知名人工智慧模型的訓練算力需求，大約每隔六個月就會成長一次。隨著模型規模持續擴大，軟硬體資源整合與運算設施的管理品質，已成為決定技術進展的重要基石。政府近年亦規劃相關政策，期盼提升台灣整體的算力儲備與資料中心營運能力。
透過這次產學合作，學生在校期間就能接觸到真實產業環境運用的硬體叢集管理工具。這不僅讓理論課堂的知識獲得延伸，也幫助學生了解高效能運算架構與運算資源配置的實際流程，為日後進入科技產業打下基礎。
給家長與老師
許多學生在學習資訊科學時，容易將焦點全部放在撰寫程式碼或設計演算法上。然而，隨著人工智慧邁入大模型時代，能夠管理龐大硬體資源、優化運算效率的「系統架構人才」同樣供不應求。家長與老師在引導孩子接觸 STEM 與 AI 領域時，可以注意以下幾點：
- 建立全面的資訊系統觀念：引導孩子認識程式運作背後需要硬體與伺服器的支撐，學習從「軟硬體整合」的巨觀角度思考問題，而非僅限於單一程式語言的語法。
- 鼓勵跨領域的 AI 應用學習：這次合作涵蓋人文與社科等領域，顯示 AI 已經是各行各業的基本工具。老師可以鼓勵非理工背景的學生，嘗試運用人工智慧工具解決自己領域的實務問題。
- 關注算力與能源管理議題：在討論科技發展時，也可帶領學生思考運算背後的電力消耗與資源配置問題，培養兼具科技視野與永續思維的現代素養。
學習小教室
- 算力（Computing Power）：指電腦或伺服器處理複雜數學運算與資料解析的速度與能力。人工智慧模型越龐大，需要的算力就越高。
- 圖形處理器（GPU）：原為處理影像與 3D 畫面設計的晶片，因為具備強大的平行運作能力，現已成為訓練人工智慧模型的核心硬體。
- 運算叢集（Computing Cluster）：將多台伺服器或電腦透過高速網路連接在一起，組合成像是一部超級電腦般運作的系統，用來處理單一機器無法勝任的大型任務。
- 高效能運算（High-Performance Computing, HPC）：利用超級電腦或運算叢集，以極高速度處理大量數據或執行複雜計算的技術，常用於氣象預測、基因研究與 AI 模型訓練。
常見問題
為什麼大學需要引進專用的 AI 算力管理軟體？
大型 AI 模型訓練需要大量 GPU 伺服器協同運轉，透過管理軟體能即時監控能源與設備狀態，並彈性指派算力給不同團隊，提升資源使用效率。
非理工科系的學生也有機會使用到這些算力資源嗎？
是的，本次合作包含校內跨領域學院，人文、社會科學與醫學等系所學生皆能在專題製作與課程中申請調配算力。
中小學生現在該如何準備，以銜接未來的 AI 算力與系統趨勢？
除了學習基礎程式語言與邏輯思維外，建議多了解系統運作架構、網路運算概念與跨領域應用，培養軟硬體整合的綜合能力。