主旨：教育部函轉審計部有關「行政院及所屬各機關（構）算力資源調查表」，並請於114年4月1日前依說明填復貴單位算力資源調查表，請查照。
說明：
1.依教育部114年3月28日臺教資通字第1140033826號函辦理。
2.請至https://forms.office.com/r/bU2BdaJwFy填寫貴單位算力資源調查表。
3.填表相關諮詢請洽圖書資訊處資訊應用組 林柏勳專案副工程師(分機：2693)。

P1.來文:臺教資通字第1140033826號函.pdf
P2.填寫參考範本

算力資源包含了執行計算、處理數據、運行應用程式和支援各種數位任務所需要的各種硬體和軟體資源。具體來說，算力資源通常包括以下幾個主要組成部分：

1. 處理器（CPU 和 GPU）

• CPU（中央處理單元）：是計算機的核心部件，負責執行程序指令。CPU通常負責處理單線程或較少並行的計算任務。

• GPU（圖形處理單元）：主要用於並行計算，尤其在圖像處理、深度學習和大數據分析等任務中具有優勢。GPU能夠處理大量的數據並行運算，因此在大規模數據處理和人工智慧領域非常重要。

2. 記憶體（RAM）

記憶體（隨機存取存儲器）用於暫時存儲運行中的程式和數據。較大的記憶體容量能夠加速數據處理，並支持更多的並行任務。對於高效計算和大數據處理，足夠的RAM容量至關重要。

3. 存儲空間

• 硬碟（HDD）：傳統硬碟是大容量存儲設備，通常用於長期存儲數據，但其讀寫速度較慢。

• 固態硬碟（SSD）：相較於傳統HDD，SSD提供更快的數據讀寫速度，對於高性能計算和需要快速數據存取的應用場景非常重要。

• 分佈式存儲：在雲端計算和大數據處理中，通常會使用分佈式存儲系統來存儲大規模數據，這樣可以提高數據存取的效率和可靠性。

4. 網絡帶寬

網絡帶寬指的是設備之間傳輸數據的速度和容量。在分佈式計算、雲端服務和大規模數據傳輸中，高帶寬能確保快速和高效的數據流動，特別是當計算資源分布於多個物理位置時。

5. 虛擬化技術

• 虛擬機（VM）：虛擬化技術允許在一台物理伺服器上創建多個虛擬環境，每個虛擬環境都有自己的操作系統和應用程式。這樣可以有效地分配和利用計算資源。

• 容器技術（如Docker）：容器技術則提供了一種更輕量級的虛擬化方式，能夠讓應用和其依賴的所有資源在各種環境中一致地運行。

6. 雲計算資源

• 雲主機（Cloud Servers）：提供基於雲的計算能力，能根據需求進行動態擴展或縮減。例如，AWS、Azure、Google Cloud等提供了可以即時部署的虛擬伺服器。

• 雲存儲（Cloud Storage）：提供可擴展、分佈式的存儲服務，能夠存儲大量數據，並提供高可用性和可靠性。

7. 計算集群（Cluster）

計算集群是由多台計算機組成的集成系統，這些計算機協同工作以完成大型計算任務。這些集群可以是物理伺服器集群，也可以是虛擬化後的資源集群。

8. 高性能計算（HPC）資源

高性能計算資源通常指專門為密集型計算任務（如科學計算、數值模擬、基因組學分析等）配置的硬體和軟體系統，這些系統具有極高的計算能力，並且能夠處理大量的數據。

9. 加速硬體

• TPU（Tensor Processing Unit）：是一種專門針對機器學習和深度學習任務優化的處理器。

• FPGA（Field-Programmable Gate Array）：這些可編程邏輯芯片也可用來加速特定的計算任務，特別是在需要定製硬體計算的場景下。

10. 軟體資源

除了硬體，算力資源還包括支持計算過程的各種軟體資源，例如：

• 操作系統（例如Linux、Windows Server）

• 計算框架（例如TensorFlow、PyTorch、Hadoop等）

• 資料庫（例如MySQL、MongoDB等）

• 虛擬化和容器管理軟體（例如VMware、Kubernetes等）

總結來說，算力資源是一個廣泛的概念，它不僅包括基本的硬體設施（如處理器、記憶體、存儲和網絡），還包括支持計算任務的軟體工具、虛擬化技術以及雲計算平台等。