【記者魏雲日／台北報導】 2020-11-24
    今年5月20日蔡英文總統就職演說中宣示資訊及數位相關產業是國家六大核心戰略產業之一，要利用台灣半導體和資通訊產業的優勢，全力促進物聯網和人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的發展。

Arm台灣曾志光總裁致詞      圖資/國研院提供

科技部轄下之國家實驗研究院台灣半導體研究中心（國研院半導體中心）[i]是台灣半導體研究重鎮，為執行科技部政策，支援台灣學術界進行AI晶片設計研發與新創，並培育高階AI晶片人才，今（11/24）日與全球處理器矽智財領導廠商安謀國際科技（Arm）[ii]簽訂「AI運算矽智財學研專案」（Arm Flexible Access for Research, AFA學研版）[iii]，成為亞洲第一個和Arm簽約的單位，也是全球第一個獲得AFA學研版合約的法人單位。

國研院半導體中心主任兼國研院代理副院長葉文冠副院長致詞

人工智慧無處不在的時代早已來到你我身旁，過去的AI都須依賴網路連線遠端的超級電腦進行運算；但現在已有不需透過網路連線、兼具隱私保密與即時反應的AI晶片，使得翻譯機、診斷儀器、攝影機等本身即具有人工智慧，可離線執行智慧語音、智慧醫療診斷、人臉辨識等功能。

國研院半導體中心陳麒旭副組長介紹AI異質運算學研平台計畫

然而AI晶片設計複雜度極高，其中AI運算主要是由AI晶片中的CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）和NPU（神經網路處理器）等AI處理器來執行。從頭設計這些AI處理器，須具備許多尖端且艱深的技術（如大數據分析、深度學習演算法、硬體IC設計實現、晶片驗證與量測等），並需耗費大量人力、時間與金錢。

國研院吳光鐘院長致詞

Arm Flexible Access（AFA）是Arm於2019年7月發表的全新矽智財授權模式，讓SoC（System on a Chip，系統單晶片）設計團隊在取得矽智財授權前就能進行相關研究，之後再針對生產時使用到的部分進行付費。

台灣曾志光總裁、科技部工程司徐碩鴻司長一

Arm隨後在2020年為學研界推出AFA學研版，學研界可免費存取各種矽智財和工具，無需一一進行授權。藉由使用技術領先並經過產業廣泛驗證的矽智財，學研界可為其研究專案帶來更多創新，並專注於解決關鍵的研究問題。

國研院與Arm簽約，左起國研院吳光鐘院長、國研院半導體中心主任兼國研院代理副院長葉文冠、Arm台灣曾志光總裁、科技部工程司徐碩鴻司長三

國研院半導體中心透過與Arm簽約，引進AI處理器矽智財，讓學術界可直接使用不同應用領域需求的AI處理器，如此即可專注於開發AI晶片之核心「人工智慧加速電路」，可降低AI晶片的設計門檻，加速AI晶片的技術實現。且未來學研團隊若要從事新創，所使用的矽智財可以快速轉移到新創團隊使用，幫助新創團隊建立核心技術並開發出產品。

國研院與Arm簽約，左起國研院吳光鐘院長、國研院半導體中心主任兼國研院代理副院長葉文冠、Arm台灣曾志光總裁、科技部工程司徐碩鴻司長二

出席見證簽約儀式的科技部工程技術研究發展司徐碩鴻司長表示，台灣半導體產業是全球非常好的供應鏈夥伴，科技部基於現有ICT產業優勢，打造由人才、技術、場域及產業共構的AI創新生態圈，引領台灣成為AI發展重鎮。國研院半導體中心與Arm的合作，將為台灣引入重要的國際指標性矽智財研究資源，讓國內的學研單位以更低的門檻，使用其最新、運算效能最高的處理器，以及受到廣大業界驗證的IP，加速發展AI技術。

國研院與Arm簽約，左起國研院吳光鐘院長、國研院半導體中心主任兼國研院代理副院長葉文冠、Arm台灣曾志光總裁、科技部工程司徐碩鴻司長五.

國研院吳光鐘院長指出，半導體產業是台灣經濟成長的重要驅動力，為確保台灣半導體產業在全球的領先地位，政府正積極佈署半導體人才的培育及儲訓，並大力支援半導體科技研發。國研院執行科技部政策，透過與Arm的合作，協助國內學術界藉由獲得Arm的廣泛矽智財，快速提升AI晶片設計與研發的能力，並能進一步投入學研新創，搶進世界市場。

Arm台灣曾志光總裁表示，Arm近年積極投入從端到雲AI相關的矽智財與軟體平台研發，協助全球夥伴掌握AI世代的新機會。這次國研院半導體中心也成為全球首家獲得Arm最新發表、具有最高效能與效率的類神經處理器Ethos-N78授權的學術機構。我們希望藉由AFA學研版的合作，協助政府串接產官學研各方資源，共同打造AI異質運算學研平台，加速AI的創新與實現。

國研院與Arm簽約，左起國研院吳光鐘院長、國研院半導體中心主任兼國研院代理副院長葉文冠、Arm台灣曾志光總裁、科技部工程司徐碩鴻司長四

國研院半導體中心葉文冠主任指出，AI是台灣科技發展的主軸之一，英國劍橋大學與美國哈佛大學均已與Arm簽訂AFA學研版，國研院半導體中心希望透過此項合約的簽訂，克服國內學研界在AI晶片設計研發的挑戰，提升AI晶片設計之前瞻性與產業實用性，並能加速培育AI晶片設計人才。