Feature-Highlights

Schnelle Implementierung

Eingeschlossen sind die gängigsten Deep-Learning-Frameworks. Dies umfasst alle erforderlichen Abhängigkeiten und Dateien, vorkompiliert und einsatzbereit. Die gesamte KI-Suite ist bereits validiert und optimiert für die zuverlässige Ausführung auf beschleunigten Power-Servern.

Vereinfachte Wartung

Der gesamte Software-Stack wird mit jedem neuen Framework-Release, Patch oder Sicherheitsupdate überprüft. Patches und Updates werden per Repository bereitgestellt. Kompetente IBM Support-Teams stehen für die Unterstützung zur Verfügung.

Unterstützung größerer, genauerer Modelle

Unterstützung für große Modelle vereinfacht den Einsatz von Systemspeicher ohne nennenswerte Leistungsbeeinträchtigung. Dies ermöglicht erheblich größere und genauere Deep-Learning-Modelle.

Schnellere Erkenntnisse

Die einzigartigen Funktionen der beschleunigten Power-Server ermöglichen eine Leistung, die mit Standardservern nicht zu erreichen ist. Sie profitieren von Hyper-Parameter-Suche und Optimierung. Durch elastisches Training lassen sich außerdem die erforderlichen Ressourcen zur Leistungsoptimierung zuweisen. Verteiltes Deep Learning bietet innerhalb kurzer Zeit umfassende und aussagekräftige Erkenntnisse.

Multi-Tenant-Funktionalität und Zuverlässigkeit für das Unternehmen

Es werden mehrere Benutzer und Geschäftsbereiche mit Multi-Tenant-Funktionalität und durchgängiger Sicherheit – einschließlich rollenbasierter Zugriffssteuerung – unterstützt. Die Plattform besticht darüber hinaus durch die zentrale Verwaltung und Überwachung von Infrastruktur und Workflows.

Schutz durch IBM Support

Die Watson Machine Learning Accelerator-Software und die darauf ausgeführten beschleunigten Power-Server werden durch kompetenten technischen Support von IBM unterstützt.

Effizient und kostenwirksam

Watson Machine Learning Accelerator profitiert von der Effizienz der beschleunigten IBM Power-Server und bietet eine Vielzahl von Funktionen, um durch künstliche Intelligenz schnellere, genauere Erkenntnisse zu gewinnen – und dies mit weniger Infrastruktur.

Flexibilität zur Ausführung zusätzlicher Anwendungen

Watson Machine Learning Accelerator lässt sich auf beschleunigten IBM Power-Servern für HPC ausführen – einer Plattform, auf der nicht nur Deep Learning, sondern auch eine Vielzahl von HPC- und High Performance Data Analytics-Workloads betrieben werden.

Einbindung der gängigsten Deep-Learning-Frameworks

Watson Machine Learning Acclerator ermöglicht den Zugriff auf leistungsoptimierte Versionen aller gängigen, derzeit verfügbaren Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Caffe und PyTorch.

Technische Details

Softwarevoraussetzungen

Red Hat Enterprise Linux® 7.5 und erforderliche Software anderer Anbieter von NVIDIA

    Hardwarevoraussetzungen

    Watson Machine Learning Accelerator ist optimiert für IBM Power System AC922 und IBM Power System S822LC for High Performance Computing.

    • 2 IBM POWER9- oder POWER8-CPUs
    • 128 GB Hauptspeicher oder mehr empfohlen
    • NVIDIA® Tesla® P100 oder V100 mit NVLink-GPUs erforderlich
    • NVIDIA NVLink-Schnittstelle zu Tesla-GPUs dringend empfohlen