台湾IBM硬件系统事业部总经理李正屹表示, 在AI浪潮下, 有许多企业积极思考转型方向及IT部署策略, IBM积极从硬件加速上层应用之发展, 与群环科技扩大合作, 力推PowerAI深度学习架构等认知解决方案 ; 同时IBM也持续在大型主机, 服务器及储存领域的服务中注入AI动能, 像是推出POWER9及相关数据流的储存与管理.
IBM日前发表针对AI工作负载而设计POWER9处理器, 有助于加速建置AI应用. IBM硬件系统部资深信息技术顾问吴志峰指出, POWER9处理器具备两项IBM独有的技术, 分别为支持NVIDIA NVLINK, 可大幅提升GPU与CPU之间的数据交换速度; 以及在POWER9处理器中内建分布式深度学习( Distributed Deep Learning, DDL)软件来提升深度学习效能.
吴志峰进一步说明, 进行深度学习训练时, 皆会使用到GPU及CPU的数据资源, 为使GPU与CPU之间的数据传输速度也能如同GPU与GPU一般, IBM便与NVIDIA合作开发NVLINK技术, 提升GPU与CPU两者间的内存系统数据搬移效能.
至于DDL软件, 则是用来提升大规模深度学习模型的效能, 且能缩短训练深度学习模型的时间. 以往要部署大规模的深度学习, 往往须要花费数天甚至数周来训练深度学习模型, 而IBM研发DDL, 可优化数十台服务器中, 共上百颗GPU的平行运算, 增加处理速度, 减少深度学习模型的训练时间.
除了DDL之外, IBM也备有IBM Deep Learning Impact的软件开发工具包, 可在开发和优化神经网络的过程中, 提供完整的生命周期管理; 也提供11个产业相关模型, 其中包含超参调优, 可提高5~10%的准确度, 并进行平行化训练, 现已经可以做到85%的加速比, 以协助用户快速收敛做出一个好的模型.
李正屹说, IBM透过将产业场景, 数据及专业经验导入认知解决方案中, 以各产业Know-how链结IBM的AI深度学习平台架构, 提供符合特定产业需求的AI动能, 加速企业认知转型, 促进台湾AI生态圈发展.