处理器/软件框架双管齐下 IBM携手群环共筑台湾AI生态系

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因应人工智能(AI)快速发展,并完善台湾AI生态系,IBM宣布与群环科技扩大合作,PowerAI深度学习平台框架,提供AI解决方案的仿真测试,加速深度学习框架与神经网络训练时间 ;而IBM也于日前发布新一代POWER9处理器,提升AI运算效能,期待在PowerAI深度学习平台框架及POWER9的助力下,提升企业AI竞争力。

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。

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