IBM今日宣布推出了一款新的 PowerAI 深度学习软件,该软件基于 Power Systems 而构建,可帮助数据科学家与开发人员解决所面临的挑战,具体来说:它可以提供丰富的工具和数据准备功能,简化开发体验,还可以将 AI 系统训练所需的时间从数周缩短到数小时。
数据科学家和开发人员通常使用深度学习功能开发各种应用,从无人驾驶汽车的计算机视觉系统到实时欺诈检测与信用风险分析系统,不一而足。相比传统应用,开奖,这些认知应用对计算资源的要求更高,而且要远超 x86 系统。 Elinar Oy Ltd. 是 PowerAI 目前的客户之一,该公司的首席技术官 Ari Juntunen 介绍说,“基于 Power 服务器且配有 GPU 加速器的 IBM PowerAI 可提供至少相当于 x86 平台两倍的性能;相比 x86 平台,添加内存、设置新服务器等所有的一切事务都更快速、更轻松。如此一来,atv,我们能够更快地向市场上推出新的解决方案,维持我们的竞争优势。我们觉得,IBM Power 与 PowerAI 的组合是当今市场上面向 AI 开发人员的最佳平台。对于 AI 而言,速度就是一切,其他任何方面都比不上这一点。 今日宣布的 PowerAI 新路线图具有 4 个突出的新功能,这些功能旨在解决客户的关键需求,包括 AI 系统性能、高效的数据准备及企业级软件部署: - 易用性:一个新的软件工具“AI Vision”,借助该工具,应用开发人员仅需较少的深度学习知识,即可训练和部署其应用所需的计算机视觉深度学习模型。 - 数据准备工具:与集成了 Apache Spark 的 IBM Spectrum Conductor 集群虚拟化软件相集成,可轻松实现非结构化数据与结构化数据的转换,进而使这些数据可供深度学习训练之用。 - 缩短训练时间:TensorFlow 的分布式计算版本,这是由 Google 首创且在业内非常流行的开源机器学习框架。这种分布式版本的 TensorFlow 利用了 GPU 加速服务器的虚拟化集群,这些集群采用经济、高性能的计算方法,将深度学习的训练时间从数周缩短到数小时。 - 模型开发更轻松:一款名为“DL Insight”的新软件工具,可帮助数据科学家提升深度学习模型的准确度。该工具能够监控深度学习训练进程,并在性能高峰时段自动调整参数。 IBM Cognitive Systems 高级副总裁 Bob Picciano 介绍说,“在认知时代,数据科学家与新兴的认知开发人员社区将引领大部分的创新。我们推出 PowerAI 的目的是尽可能让 AI 开发过程变得更轻松、更直观、更高效。PowerAI 有助于缩短等待时间、提高生产效率。Power Systems 专为数据以及当今的下一代计算而设计,而 x86 服务器专为之前的客户端与服务器可编程时代而设计。” PowerAI 支持新的 NVIDIA Volta 数据中心 GPU PowerAI 已针对 IBM Power Systems S822LC for HPC 进行了优化,此类系统专门针对深度学习、机器学习及 AI 等数据密集型工作负载而设计。IBM POWER 处理器与 NVIDIA GPU 的紧密集成由 NVIDIA® NVLink? 高速互联提供支持。POWER 处理器与 NVIDIA GPU 之间的这种高速通道有助于实现两类处理器之间的超快速数据移动。这种独特的 CPU 间互联可实现更高的 AI 训练性能,而高性能正是开发效率的关键指标之一。高性能有助于加快创新步伐,进而使开发人员能够发明并尝试新模型、参数设置与数据集。 PowerAI 将能够支持新的 NVIDIA Volta® 架构。Volta 的亮点在于采用了下一代的NVLink,能够为 PowerAI 的客户提供两个关键增强:(a) Power9 CPU 与 Volta GPU 之间的数据传输速度是 Volta GPU 与 x86 CPU 之间数据传输速度的 10 倍,后者采用的是 4 年前推出的旧版 PCI-e 3.0 接口;及 (b) 具有内存一致性,可实现与 Power CPU 相连的系统内存及 GPU 内存之间的自动数据移动,进而让开发人员能够更轻松地对 GPU 加速器进行编程。 关于 PowerAI 在主流的深度学习框架方面,PowerAI 采用了久经验证的预装式分发方式,这些框架在专为 AI 而构建的 IBM Power Systems 上运行。借助这种一流硬件与软件的组合,可轻松处理计算密集型工作负载。无论是内部环境还是云端环境,PowerAI 均可帮助数据科学家与开发人员最大程度地缩短开发时间。 PowerAI 针对当前流行的机器学习与深度学习开源应用框架采用了企业级软件分发方式。具体来说,PowerAI 的二进制分发方式仅需一次下载,而且安装简单,其中包含有TensorFlow、Caffe、Torch、Theano、Chainer、NVIDIA DIGITS 及其他机器学习与深度学习框架,而且还配有相关的库与软件包。 (责任编辑:本港台直播) |