數位雙生技術正成為科學研究與工程應用的核心驅動力，其關鍵在於如何高效整合異質計算資源以實現精準模擬與即時驗證。本文聚焦於AI容器在混合雲與超級計算機（HPC）環境中的技術整合，探討如何透過Kubernetes生態系、容器化技術與分佈式框架，建立可擴展且高可靠性的數位雙生測試架構。本文重點包括技術架構設計、實際應用場景與挑戰解決方案。
Interlink作為Kubernetes插件系統，透過Kubernetes API抽象化超級計算機、量子計算與虛擬機器（VMs）等異質資源，提供虛擬節點技術以執行Pod。此設計使開發者能以統一的Kubernetes接口訪問不同後端資源，無需重寫應用邏輯即可實現跨平臺運行。
Dagger提供可組合的軟體運行時，支援可重複結果、內建可觀察性與緩存機制。其模組化設計允許在不同Kubernetes叢集（含CI管道沙盒）執行，並整合大型語言模型（LLM）以提升工作流程效率。此技術特別適合需要高頻率迭代的AI模型訓練與驗證場景。
系統整合PyTorch、TensorFlow與Ray等主流框架，支援數據並行（Data Parallelism）與模型並行（Model Parallelism）訓練，適應大型語言模型的分佈式需求。此設計可靈活應對不同模型架構與計算資源需求。
透過Ray Tune實現分佈式超參數調優，支援多節點並行執行，並與MLflow整合模型元數據管理。此整合確保模型訓練過程的可追蹤性與可重複性，提升科學研究的實驗效率。
利用Dagger Pipelines實現CI/CD流程，包含Docker到Singularity容器轉換，並在HPC環境中執行端到端測試。測試覆蓋數據並行訓練的rank分配、集體通信操作（如AllGather、Barrier）及超參數優化整合，確保跨框架與跨後端的兼容性。
透過torchrun等工具在本地與HPC環境中執行測試，確保跨框架（PyTorch、Ray）與跨後端（雲端、超級電腦）的兼容性。此流程支援即時回饋與自動化鏡像發布，提升測試效率與資源利用率。
應用於水文模型的AI優化，提升乾旱預警準確度，實現75%驗證損失降低。此案例展現數位雙生技術在環境科學中的實際價值，透過AI模型整合HPC資源，加速複雜模擬的運算效率。
整合Virgo干涉儀數據，利用AI模型濾除噪聲，支援引力波信號分析。此應用體現數位雙生技術在處理高維數據與噪聲濾波方面的優勢，為物理學研究提供新的分析工具。
透過Interlink抽象層統一管理多種後端資源，確保軟體可移植性。此設計解決異質計算資源的整合難題，使應用程式能在不同環境中無縫運行。
Dagger提供容器化與CI/CD整合，確保工作流程在不同環境中執行結果一致。此機制有效解決容器化環境中的環境差異問題，提升科學實驗的可重複性。
評估不同分佈式框架的能源消耗，優化計算資源使用效率。此分析有助於降低運算成本，並提升數位雙生系統的可持續性。
建立基準測試套件，確保代碼效能與能源效率符合預期。此步驟有助於驗證技術架構的可擴展性，並為未來規模化應用奠定基礎。
透過預測性測試減少HPC排程等待時間，提升資源利用率。此策略可進一步優化計算資源的使用效率，並降低運算成本。
本文探討了數位雙生AI容器在混合雲與HPC環境中的技術整合，強調Interlink與Dagger在資源抽象與容器化運行時的關鍵角色。透過分佈式機器學習框架與自動化測試流程，實現科學研究與工程應用的高效運算。未來需持續優化資源利用率與可擴展性，以應對日益增長的計算需求。