計畫目標

NVIDIA-臺大人工智慧技術聯合研究中心的成立，旨在促進臺灣的人工智慧的研究技術發展和應用及人才培育，透過專業的技術和資源支援，促進臺灣的人工智慧技術發展和應用。本次徵案的主要目的在於鏈結NVIDIA的高效能GPU運算資源和臺灣大學的跨領域研究團隊，共同推進人工智慧技術在臺灣的發展和應用，期望透過本次徵案能夠加速AI應用技術的開發與實現，並同時培育更多人工智慧領域的優秀人才。

徵案主題

生成式 AI (Generative AI) 、數位孿生 (Digital Twin) 相關應用，包含但不限於生成式AI與數位孿生於音樂、圖像、金融、法律等領域的應用。 大型語言模型：大型語言模型相關技術於語音處理與自然語言處理的開發與研究，以及大型語言模型技術在各種實際場景的應用。 物理資訊神經網路：開發物理資訊神經網絡(Physics-Informed Neural Network, PINN)應用於科學計算，將物理學中由主導偏微分方程式（PDEs）所描述的因果關係，與CAE求解器的模擬數據或觀察數據相結合，適用於流體力學、電磁學等領域。 量子計算模擬：進行量子計算模擬研究，例如：協助研究人員在一般計算機上模擬量子系統，以探索量子計算的潛力。 藥物發現：藥物開發相關的研究，例如：結合深度學習技術用於藥物分子設計、蛋白質結構預測等面向。 醫療保健：醫療相關的研究與應用，幫助提升診斷和治療效果。 其他 NVIDIA 軟體開發工具套件 (SDK) 相關主題：利用NVIDIA SDK 提供的技術和工具所開發更多創新應用，以需要大規模運算者為佳。

計畫主持人資格

臺灣大學助理教授以上人員，共同主持人沒有資格限制

申請方式

公告日起至2024年10月31日 23:59 PM 止，請將申請書 (詳見附件檔案) email 至 nvidia-ntu-applied-research@googlegroups.com。

審查方式

申請計畫將由 NVIDIA 與臺灣大學的成員組成委員會共同審查，計畫的審查將會根據三個主要的評估標準進行。

• 高速運算需求和NVIDIA SDK的使用：審查委員將評估申請計畫對於高效能計算的需求，以及申請計畫如何在其研究中有效地利用NVIDIA SDK，優先挑選需大量GPU運算資源之應用研究。

• 計畫影響力：審查委員將評估申請計畫預計對於科學、工程或社會等各個領域將帶來多大的影響。

• 計畫可行性：這包括評估研究計畫是否具有實際可行性，例如是否有可行的實驗設計，是否有足夠的時間和資源來完成研究等。

本次徵案預計將提供總共五個名額。審查結果預計將在2024年11月30日 2025年1月31日公告，並公布獲得資助的研究計畫名單。計畫最長3個月，建議起始時間晚於 2025 年 3 月 1 日。

資源補助

每一個獲選的研究計畫，將根據其申請書中所陳述的需求以及審查結果，得到最多三個月的計算資源補助，並由NVIDIA的專業解決方案架構(Solution Architect, SA)團隊提供技術輔導。在整個核心研究計劃的執行期間，SA團隊將於上班時間提供技術支援。

權利義務

• 每個研究計畫皆應配合中心要求，協助中心掌握及理解計畫進行的狀況，包括學術研究交流規劃、行程安排、研究進展等。

• 計畫結束後2個月內，需繳交結案報告一份，這份報告應包含整個計畫的詳細資訊，包括但不限於計畫的目標、方法、實施過程、結果和結論。報告的格式並無特定要求，報告的頁數應以20頁為上限。

• 獲選計畫所產出之研究成果，若於國際會議、學術期刊等發表或於報章雜誌、社群媒體露出，應加註接受本計畫獎助字樣。如果與NVIDIA SA團隊進行了合作，則應在論文中將他們列為共同作者。

• 其他如因中心或NVIDIA既有的原始創新技術透過此次計畫而發展的智財權，其歸屬問題，須視雙方貢獻及與中心事先溝通協議的內容而定。

注意事項

本計畫提供的是一次性的大規模算力，特別適合進行大規模模型的訓練工作，然而這種算力並不適合長期用於推論任務。參與本計畫時，建議申請團隊做好詳細的規劃和準備工作，例如：可以先準備好所有所需的資料，並在較小的模型上進行初步測試和調整，這樣可以確保在真正使用大規模算力時，能夠一氣呵成地完成訓練，最大化利用這寶貴的資源。

附件

申請書

備註

今年特別希望徵求NVIDIA Isaac(機器人開發)或NVIDIA Omniverse(Digital Twin)相關應用研究