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Exekutive Perspektive Infrastruktur Einzelhandel Weltweit

IBM Power Systems: Die führende Plattform für tiefe lernbasierte KI für das Unternehmen

picture this: Vor einigen Jahren, die CEOs aller großen Unternehmen in der Welt beugte sich zu ihrer CIOs und CTOs und sagte, „Wir müssen große Daten herauszufinden.“ Vor kurzem, fragten sie ihre Teams die Wolke zu umarmen. Die strategische Notwendigkeit dieses Jahr ist künstliche Intelligenz (AI).

Die Unternehmen suchen nach neuen KI-Methoden Einblicke Garner von Daten, Kunden eine bessere Erfahrung zu bieten und Einnahmen zu maximieren. Von besserer Betrugserkennung zu Chatbots zu Recommendation Engines, Unternehmen schnell eine neue Datenanalyse-Verfahren zur Annahme tief Lernen genannt. Tief Lernen wird in vielen alltäglichen mobilen Diensten verwenden wir verwenden, wie Google Voice und Apple Siri, unsere Interaktionen mit unseren Smartphones zu verbessern.

Diese tiefen lernbasierte KI-Methoden arbeiten, indem sie in einer Menge Daten zu nehmen und ein Computer-Schulung, wie Einsicht daraus zu extrahieren. Dies erfordert erhebliche Rechenleistung, und GPU-beschleunigte Server haben die Norm für die Ausführung von AI-Workloads werden.

Lehren aus der High Performance Computing-Community
Die Welt des High-Performance-Computing ist seit langem die Bedeutung von skalierbaren anerkannt, differenzierte Hardware, die die Grenzen der Rechen schiebt. Das ist, warum so viele Supercomputer-Cluster auf der ganzen Welt laufen auf IBM Power Systems. Es ist auch, warum Power Systems zwei der empfangenen US Department of Energy CORAL Zuschüsse. Wenn Oak Ridge und Lawrence Livermore National Laboratories ausgewählt IBM ihren neuen Supercomputer zu bauen, Summit und Sierra, sie taten dies für die datenzentrierte Power-Architektur-Computing und leistungsstarke GPU und FPGA Beschleunigertechnologie.

Als GPU-driven weiter Cognitive Computing wächst, so hat zwar den Vorteil von IBM Power Systems. Mit der allerersten NVIDIA NVLink GPU-zu-CPU-Schnittstelle, die IBM S822LC für HPC mit vier NVIDIA Tesla GPUs P100 übertrifft ein x86-System des Wettbewerbers durch 2.5 mal! Dies ermöglicht die Forscher eine Vielzahl von Problemen aus dem Klimawandel Luftfahrttechnik in neuen Wegen zur Bewältigung. Sie können mehr über sehen, wie Oak Ridge wird mit Hilfe von IBM Power Systems, diese Herausforderungen zu lösen.

Aber verschiedene Probleme erfordern unterschiedliche Werkzeuge, und das ist, warum IBM Power Systems auch die Funktion Coherant Accelerator Processor Interface, oder CAPI. CAPI ermöglicht es den Forschern FPGA-Karten zu programmieren, die mit der Power CPU tief integriert sind, bietet schneller, einfache FPGA-Analyse. Mit dieser Technologie, die University of Auburn mit CAPI-Attached-FPGAs und POWER8 das wachsende Problem von Malware auf Android-Geräte zu bekämpfen, Hervorhebung wieder die Vielseitigkeit der Power-Architektur für Forschungsanwendungen.

Die HPC-Community war vor dem Spiel, wenn es um kognitive, Erkundung bereits tief Lernen und maschinelles Lernen für kognitive Lösungen für die schwierigsten Probleme der Welt. Jedoch, wie das Versprechen der kognitiven wurde mehr und mehr verlockend, die Geschäftswelt begann auch für die nächste Grenze der Rechen Ankündigung von IBM Power Systems unter.

Transforming Unternehmen mit High-Performance-Datenanalyse
Die Best Practices von HPC-Systemen Beschleuniger-Technologie haben den Sitzungssaal infiltriert als IBM Power Systems Geschäftskunden aller Größen erreichen Differenzierung im Wettbewerb und erforschen neue kognitive Technologie hilft. Keine tun mehr nur High-Performance Computing, Unternehmen haben High-Performance-Datenanalyse angenommen bessere KI-driven Wege zu finden, ihre Kunden zu helfen.

Ein solches Unternehmen ist Kinetica, eine GPU-beschleunigte Datenbankanbieter. Angetrieben durch den IBM NVLink Server, Kinetica hilft große Einzelhändler liefern hyper gezielte, Marketing in Echtzeit bietet ihren Kunden, bringen sie die Informationen benötigen sie einen Kauf tätigen, zu der Zeit wollen sie den Kauf tätigen. Die Kinetica GPU Datenbank führt 2,5x besser auf POWER8 mit NVLink Systemen, und hilft, „echte Echtzeit“ Analytik für den Einzelhandel zu etablieren, in und mehr.

Embracing die Macht offen für tief mit PowerAI Lernen
Als Gründungsmitglieder der Stiftung OpenPower-, IBM umfasst kollaborative Innovation. Im Gegensatz zu einigen Anbietern, wir erkennen, dass wahre Tief Lernen Überlegenheit nur durch die Zusammenarbeit mit einer Gemeinschaft von Experten erreicht werden kann, wie sie durch unsere Integration von NVLink bewiesen. Deshalb haben wir PowerAI erstellt, der weltweit führende Open Source, tief-Learning-Toolkit für das Unternehmen. Ausgepackt durch eine einfache binäre, PowerAI bringt optimierte und integrierte Versionen der besten Open-Source, Tieflernumfeldern, einschließlich der vor kurzem angekündigt, TensorFlow 1.0. Noch besser, mit Optimierung und Tuning für Power Systems, TensorFlow läuft 30 Prozent auf Leistung schneller als auf x86. Schon sind wir sehen Benutzer PowerAI in einer Vielzahl von Möglichkeiten nutzen, wie die Arbeitssicherheit bei der Verwendung von Drohnen zu verbessern, zunehmende Genauigkeit bei der Analyse des Kreditrisikos und mehr.

mit PowerAI, Benutzer sind in der Lage den Boden und läuft viel mehr einfach wegzuzug, ohne Mitarbeiter von PhDs ihr tiefLernNetzWerk ausgebildet bekommen. Throw in der Enterprise-Klasse Unterstützung von IBM und IBM Lab Dienstleistungen, und es ist leicht zu sehen, warum PowerAI die bevorzugte Wahl für tiefes Lernen.

Tief lernbasierte KI-Lösungen bieten eine große Chance für IBM Business Partner, und Power Systems ist die führende Plattform für diese Lösungen. Sie können mich wissen zu lassen, was denken Sie, indem Sie die Kommentare unten verfügen.

Sumit Gupta
VP, High Performance Computing & Datenanalyse

 

Entdecken Sie die neuen Openpower LC-Server: http://ibm.co/1RqkhYY

Helfen Sie Ihren Kunden mit PowerAI loszulegen: http://ibm.co/2ngVGkb

Tackle neue Probleme mit NVIDIA Tesla P100 auf der einzigen Architektur mit CPU:GPU NVLink: http://ibm.co/29AXauT

Sumit Gupta ist ein Vice President in der IBM Power Systems-Geschäft, verantwortlich für das Angebot (Produkt) und Business-Management für High Performance Computing (HPC) und Data-Analytik (HPDa). Mit mehr als 20 langjährige Erfahrung, Sumit ist ein anerkannter Branchenexperte in den Bereichen HPC, tiefes Lernen, und Datenanalyse. Zuvor war er General Manager von der GPU-beschleunigte Computing-Produkte bei NVIDIA.

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1 Kommentar

  1. wnwest@us.ibm.com‘

    Bill West

    Spannende Sachen. Die Anwendungsfälle für diese wachsen schnell.

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