114年12月14日在本校校本部劉炯朗館328教室辦理《推動人工智慧的高效能計算簡介》主題課程，由本校電機資訊工程學系周志遠教授主講授課，，學員透過一整天充實的課程，對人工智慧（AI）背後運算的核心機制有了更全面與深入的理解。
上午的課程主要針對人工智慧與高效能計算（HPC）的關聯性進行了基礎知識介紹。學員認識到 AI 涵蓋了機器學習（ML）與深度學習（DL），而 HPC 則是用於解決重大問題、具有極高計算能力的系統。講師詳細解釋了支撐大型 AI 模型運作的關鍵，在於計算架構與系統設計**，特別是平行計算、GPU 架構與異質運算的重要性。課程中亦提及了如何使用 HPL benchmark 來評量超級電腦的效能，並說明了超級電腦是由多台電腦組成以達成龐大計算效能的需求。學員也從課程中釐清了 CPU 與 GPU 在算力上的差異，了解到 GPU 憑藉其數千個核心，能進行高效的平行運算，成為加速深度學習模型訓練的關鍵，並解開了以往認為電腦運算僅限於顯示卡進行的誤解。
下午的課程則轉向更具實務性的技能介紹，包括 SCC、Linux 系統、HPC 及 AI 介紹，並透過助教的指導進行了模擬實際訓練程式的實務技能操作。非資訊工程背景的學員表示，即使是「門外漢」也聽得如癡如醉，對 HPCAI 的四大關鍵（Large training dataset, more complex model, more train iterations, more tuning parameters）留下了深刻印象。課程也探討了摩爾定律與 CPU 尚未達到現今 GPU 運算目標的關係，並強調了 AI 的核心要素是 model（模型）、computing（運算）和 data（資料），三者環環相扣、缺一不可。整體而言，學員透過此次課程不僅拓展了對 AI 技術深度的視野，理解了資料平行與模型平行在大型模型運作中的必要性，還認識了資訊工程系與電機工程系之間的相似與差異性，並對未來朝向 AI、系統整合與計算架構領域的學習產生了更強烈的動機。