Power Systems

AI導入の準備は整っていますか?

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私たちはグローバルな変革の真っ只中にあり、私たちの世界、私たちの生活、ビジネスのすべての面に触れています。業界の多くは、AIは、データからの洞察の獲得のあり方を根本的に変える鍵であると考えています。

私たちは、AIがお客様にとってゲーム・チェンジャーになることを知っていますが、同時に、AIには特効薬がないことも知っています。そして、ほとんどの企業や組織がまだAI導入の初期段階にあるという事実から、AIの実現は長い道のりとなります。

IDCによる調査結果[1]から、AI導入の実態を確認しましょう。

  • 企業や組織の31%が評価中
  • 企業や組織の22%が、今後1〜2年でAIを導入する予定
  • 企業や組織の22%が、AIを試行
  • 企業や組織の4%が、既にAIを導入

多くの場合、企業や組織は、データから洞察を導く総合的なAI戦略を採用しているため、インフラストラクチャー、データの管理戦略、AI機能の検討が重要となります。そして、データから最大の価値を引き出している企業は、データがある場所の近くにデータ管理機能とAI基盤を設置することで、遅延を最小化しています。

さらに、データ処理向け設計されたインフラストラクチャーを採用して、高度な分析やAIなどの計算集約型ワークロードで活用するとともに、最適化されたソフトウェアをデプロイしています。その結果、デプロイの効率と洞察の価値が最大化されます。

AIの実現に向けた準備が整っているかは、以下の簡単なチェックリストで確認できます。

  1. インフラストラクチャーは、AI/ディープ・ラーニング対応のエンタープライズ・データ・プラットフォームとして最適化されていますか
  2. 非構造化データに最適な、HadoopやSparkのような最新のデータ・プラットフォームを導入しましたか?
  3. 実行中のハードウェアに最適化された強力なAI/ディープ・ラーニングのフレームワークをテストしていますか?

企業や組織はAIの導入にあたり、サーバーのパフォーマンスにおけるボトルネックやオープン・ソース・ソフトウェアの複雑さに、頻繁に直面して対応に苦慮しています。

本日発表したAIとディープ・ラーニングのための環境構築を容易にする革新的なソフトウェアと、AI時代のための新たなハードウェア・プラットフォームは、前述した課題に対応するための製品です。

IBM PowerAI – 強力なディープラーニングのフレームワーク

企業向けのディープ・ラーニングのツール・キットであるIBM PowerAIが、POWER9プロセッサー搭載サーバーに対応するとともに、Red Hatのオペレーティング・システム(OS)で利用可能となることを、本日発表しました。

今後、Red HatのOSを使用している企業や組織は、業界をリードするオープンソースのフレームワークを活用して、大規模な学習モデルをサポートする分散型ディープ・ラーニングの可能性を探れるようになります。

そして、IBMはお客様によるAI実現をサポートするために、ディープ・ラーニングのフレームワークの包括的なサポートを提供します。

IBM Power System AC922 – ディープ・ラーニング対応のエンタープライズ・データ・プラットフォーム

IBM Power System AC922

本日、POWER9プロセッサー搭載サーバーの新製品として、昨年12月に発表したIBM Power System AC922のアップデート版が加わりました。本製品は、NVIDIAがGTC 2018で発表した32GBのTesla V100 GPUが搭載可能であり、AIワークロードの精度向上に寄与する大規模なディープ・ラーニングの学習モデルが実行できるようになります。

IBM Power System AC922は、企業におけるAI機能の向上のために特別に設計されたサーバーであり、業界のリーダー各社の協力の元、ソフトウェアとハードウェアのスタック全体に革新をもたらしています。

IBM Power System AC922は、NVIDIA NVLink 2.0およびPCI Express(PCIe)4.0のオンチップ・サポートにより、パフォーマンスとデータ転送のスループットが向上しています。NVLinkやPCIe 4.0などのテクノロジーにより、IBM Power System AC922は、PCIe 3.0でGPUと接続するx86プロセッサー搭載サーバー[2]との比較において、CPUとGPUの帯域幅を約5.6倍向上し、ディープラーニングにおける学習速度をほぼ4倍[3][4]に向上できます。

IBM Power System LC922とIBM Power System LC921 – 非構造化データに最適なデータ・プラットフォーム

IBM Power System LC922

最適化されたプラットフォームの選択肢を増やすために、本日、IBM POWER9プロセッサー搭載サーバーの新たなラインナップとして、IBM Power System LC922とIBM Power System LC921を発表しました。

両製品は、HDD、SSD、NVMeといったハイブリッド・ストレージのオプションを使用して、最大120TBのストレージ容量(IBM Power System LC922で、10TB SATA HDDを12基搭載した場合)を提供します。

IBM Power System LC921

IBM Power System LC922とIBM Power System LC921は豊富なストレージ機能を活用できるため、ディープラーニングのための学習データ(主に非構造化データ)を蓄積するデータレイクの構築に最適です。

また、POWER9プロセッサーが提供する優れた計算性能は、両製品の大容量の内蔵ストレージに格納された貴重なデータへの迅速なアクセスによって、データからの洞察の獲得に要する時間の短縮が実現できます。


[1] IDC, When Computing Becomes Human: Automation, Innovation, and the Rise of the All-Powerful Service Provider, doc #DR2018_GS4_MB, February 2018

[2] Results are based on IBM Internal Measurements running the CUDA H2D Bandwidth. Test Hardware: Power AC922; 32 cores (2 x 16c chips), POWER9 with NVLink 2.0; 2.25 GHz, 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU; Ubuntu 16.04. S822LC for HPC; 20 cores (2 x 10c chips), POWER8 with NVLink; 2.86 GHz, 512 GB memory, Tesla P100 GPU, Competitive HW: 2x Xeon E5-2640 v4; 20 cores (2 x 10c chips) / 40 threads; Intel Xeon E5-2640 v4; 2.4 GHz; 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU, Ubuntu 16.04

[3] Results of 3.7X are based IBM Internal Measurements running 1000 iterations of Enlarged GoogleNet model (mini-batch size=5)  on Enlarged Imagenet Dataset (2560×2560). Hardware: Power AC922; 40 cores (2 x 20c chips), POWER9 with NVLink 2.0; 2.25 GHz, 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU; Red Hat Enterprise Linux 7.4 for Power Little Endian (POWER9) with CUDA 9.1/ CUDNN 7;. Competitive stack: 2x Xeon E5-2640 v4; 20 cores (2 x 10c chips) /  40 threads; Intel Xeon E5-2640 v4;  2.4 GHz; 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU, Ubuntu 16.04. with CUDA .9.0/ CUDNN 7 Software: Chainverv3 /LMS/Out of Core with patches found at https://github.com/cupy/cupy/pull/694 and https://github.com/chainer/chainer/pull/3762

[4] Results of 3.8X are based IBM Internal Measurements running 1000 iterations of Enlarged GoogleNet model (mini-batch size=5) on Enlarged Imagenet Dataset (2240×2240). Power AC922; 40 cores (2 x 20c chips), POWER9 with NVLink 2.0; 2.25 GHz, 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU ; Red Hat Enterprise Linux 7.4 for Power Little Endian (POWER9) with CUDA 9.1/ CUDNN 7;. Competitive stack: 2x Xeon E5-2640 v4; 20 cores (2 x 10c chips) /  40 threads; Intel Xeon E5-2640 v4;  2.4 GHz; 1024 GB memory, 4xTesla V100 GPU, Ubuntu 16.04. with CUDA .9.0/ CUDNN 7.  Software: IBM Caffe with LMS Source code https://github.com/ibmsoe/caffe/tree/master-lms

*本記事は、Is your enterprise ready for AI?の抄訳です。


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