Nowy serwer IBM przyspiesza uczenie maszynowe

IBM ogłosił wczoraj wprowadzenie na rynek nowej generacji serwerów Power Systems, zbudowanych na bazie procesora POWER9. System został stworzony z myślą o przetwarzaniu zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej. Firma twierdzi, że w porównaniu z jej poprzednimi komputerami potrafi skrócić nawet czterokrotnie czas tzw. głębokiego uczenia, mechanizmu wykorzystywanego w zastosowaniach z dziedziny sztucznej inteligencji.

Serwery Power Systems AC922 jako pierwsze zostały wyposażone we wbudowane technologie PCI-Express 4.0, NVIDIA NVlink 2.0 oraz OpenCAPI. Ich projektanci zapewniają, że dzięki tym technologiom potrafi on przetwarzać dane ponad 9 razy szybciej od standardowych systemów obliczeniowych bazujących na procesorach x86 oraz technologii PCI-E 3.0. Dlatego nadają się do obsługiwania tak wymagających aplikacji, jak Chainer, TensorFlow czy baz danych, takich jak Kinetica.

Szybko rozwijająca się metoda uczenia głębokiego, jako obszar uczenia maszynowego, polega na wyciąganiu wniosków poprzez przetwarzanie milionów procesów i danych, wykrywanie tych najważniejszych i hierarchizowanie ich.

Zobacz również:

Serwery zostać w najbliższym czasie użyte jako elementy architektury najpotężniejszych superkomputerów na świecie, m.in. Summit i Sierra zainstalowanych w Departamencie Energii Stanów Zjednoczonych, jak również systemów IT należących do wielkich firm technologicznych, takich jak Google.

Komentując to wydarzenie Maciej Gruczyński, odpowiadający za sprzedaż serwerów w IBM Polska i Kraje Bałtyckie, powiedział: „Stworzyliśmy system, który zupełnie zmieni sposób przetwarzania algorytmów w obszarze sztucznej inteligencji i rozwiązań kognitywnych. IBM POWER9 Systems nie tylko będzie stanowił fundament najmocniejszych komputerów na świecie, ale także umożliwi firmom osiąganie wyników biznesowych bez względu na sektor rynku, w którym operują, napędzając badania naukowe o niespotykanej dotąd skali”.

W laboratoriach IBM Research rozwijany jest szeroki zakres rozwiązań dla architektury Power. Dzięki pakietowi narzędzi PowerAI Distributed Deep Learning naukowcy z IBM już skrócili czas uczenia głębokiego z dni do godzin.