Li Zhengyi, генеральный менеджер подразделения аппаратных систем IBM на Тайване, сказал, что под волной ИИ многие компании активно задумываются о направлении трансформации и стратегии развертывания ИТ. IBM активно ускорила разработку приложений верхнего уровня с аппаратного обеспечения и расширила сотрудничество с Qunhuan Technologies для продвижения глубокого обучения PowerAI Архитектура и другие познавательные решения, IBM также продолжала работать в мэйнфреймах, серверах и хранилищах, инжектировала кинетическую энергию AI, такую как внедрение POWER9 и связанного с ними хранения и управления потоками данных.
Недавно IBM выпустила процессор POWER9, предназначенный для работы с AI-нагрузками, что помогло ускорить разработку приложений AI. Главный инженер по информационным технологиям IBM Zhuengeng сказал, что процессор POWER9 с двумя уникальными технологиями IBM, соответственно, поддерживает NVIDIA NVLINK для резкого увеличения обмена данными между GPU и процессором и встроенным программным обеспечением Distributed Deep Learning (DDL) в процессоре POWER9 для повышения эффективности обучения.
Wu Zhifeng также пояснил, что углубленное обучение будет использовать ресурсы данных графического процессора и процессора. Чтобы скорость передачи данных между GPU и CPU была такой же, как и у GPU и GPU, IBM будет сотрудничать с NVIDIA в разработке технологии NVLINK, Улучшите перемещение данных системы памяти между GPU и CPU.
Поскольку программное обеспечение DDL используется для повышения эффективности крупномасштабной модели глубокого обучения и может сократить время обучения модели глубокого обучения. В прошлом для развертывания крупномасштабного глубокого обучения часто требуется несколько дней или даже недель для обучения модели глубокого обучения, Разработка DDL IBM, десятки серверов может быть оптимизирована, в общей сложности сотни параллельных вычислений с графическим процессором, увеличение скорости обработки, снижение глубины учебного времени обучения модели.
В дополнение к DDL у IBM также есть комплект для разработки программного обеспечения для IBM Deep Learning Impact, который обеспечивает полное управление жизненным циклом, поскольку он разрабатывает и оптимизирует нейронные сети, а также предоставляет 11 отраслевых моделей, которые включают в себя гиперпараметрические Отлично, можно повысить точность от 5 до 10%, а также провести параллельное обучение, теперь можно сделать 85% ускорение, чтобы помочь пользователям быстро сходиться, чтобы создать хорошую модель.
Li Zhengyi сказал, что IBM смогла предоставить кинетическую энергию AI, которая отвечает конкретным потребностям отрасли и ускоряет корпоративную осведомленность, путем внедрения промышленных сценариев, данных и профессионального опыта в когнитивные решения, связывая основанную на знаниях платформу глубокого обучения ИИ с ноу-хау в разных отраслях Трансформация, содействие развитию Тайваньской экосистемы.