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IBM推出業(yè)界領(lǐng)先的服務(wù)器 為人工智能設(shè)計(jì)

2018-06-11    來源:

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      IBM宣布推出裝有最新設(shè)計(jì)的POWER9處理器的新一代Power Systems服務(wù)器。全新POWER9系統(tǒng)專為計(jì)算密集型人工智能工作負(fù)載而設(shè)計(jì),可將深度學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練時(shí)間縮短近4倍,從而幫助企業(yè)以更快的速度更準(zhǔn)確地部署人工智能應(yīng)用。

      基于全新POWER9的AC922 Power Systems是首批嵌入PCI-Express 4.0、新一代NVIDIA NVLink及OpenCAPI的系統(tǒng),這幾項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合使其能夠加速數(shù)據(jù)傳送,在計(jì)算速度方面超出基于PCI-E 3.0的x86系統(tǒng)9.5倍。

      該系統(tǒng)旨在大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能,并加速Kinetica等數(shù)據(jù)庫。

      如此一來,數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠以更快的速度構(gòu)建包括科研范疇的深度學(xué)習(xí)洞察、實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)和信用風(fēng)險(xiǎn)分析等范圍的應(yīng)用。

      POWER9是美國(guó)能源部Summit及Sierra超級(jí)計(jì)算機(jī)的核心,這兩臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)建成后將成為世界上性能最強(qiáng)的數(shù)據(jù)密集型超級(jí)計(jì)算機(jī)。此外,谷歌公司也采用了POWER9處理器。

 

使用POWER9 加速實(shí)現(xiàn)未來

      深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,目前正在快速發(fā)展。通過數(shù)百萬次計(jì)算及大量的數(shù)據(jù)分析來提取和排序信息,可以甄別與排列數(shù)據(jù)最為重要的方面。

      為了滿足這些日益增長(zhǎng)的行業(yè)需求,IBM于四年前開始著手設(shè)計(jì)POWER9芯片,構(gòu)建一套全新架構(gòu),用于管理自由流動(dòng)的數(shù)據(jù)、流傳感器,以及基于Linux操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)密集型人工智能和深度學(xué)習(xí)算法。

      IBM是業(yè)界唯一一家能夠?yàn)槠髽I(yè)提供融合了尖端硬件及基于最新開源技術(shù)創(chuàng)新軟件的基礎(chǔ)架構(gòu)廠商。

      借助于PowerAI,IBM通過Power架構(gòu)上的加速技術(shù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化并簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)框架和庫的部署,以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家在幾分鐘內(nèi)便開展工作。

      IBM研究院正在為Power架構(gòu)開發(fā)大量技術(shù)。通過PowerAI分布式深度學(xué)習(xí)工具包(PowerAI Distributed Deep Learning toolkit),IBM研究人員現(xiàn)已將深度學(xué)習(xí)所需時(shí)間從數(shù)天縮短到數(shù)小時(shí)。

IBM全新POWER9處理器旨在為數(shù)據(jù)密集型人工智能工作負(fù)載管理自由流動(dòng)數(shù)據(jù)、流傳感器及算法。該處理器采用14納米技術(shù),嵌入80億個(gè)晶體管

 

建立開放生態(tài)促進(jìn)不斷創(chuàng)新

      人工智能時(shí)代不僅僅需要強(qiáng)大的處理能力和前所未有的速度,還需要?jiǎng)?chuàng)新型公司所構(gòu)建的開放式生態(tài)系統(tǒng)提供技術(shù)和工具。IBM作為推動(dòng)創(chuàng)新蓬勃發(fā)展的催化劑,為300多家來自O(shè)penPOWER基金會(huì)及OpenCAPI聯(lián)盟的成員所組成的開放且發(fā)展迅猛的社區(qū)提供強(qiáng)大動(dòng)力。

 

更多有關(guān)POWER9AC922的信息,請(qǐng)見:http://ibm.biz/BdjCQQ

了解更多IBM認(rèn)知系統(tǒng)部高級(jí)副總裁Bob Picciano的解讀,請(qǐng)見:https://www.ibm.com/blogs/think/2017/12/accelerating-ai/



 

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