IA no IBM Z

Use aprendizado de máquina para converter dados de cada transação em insights em tempo real

Coloque a IA para trabalhar com o IBM Z

A IA no IBM Z usa aprendizado de máquina para converter dados de cada transação em insights em tempo real.  

Descubra insights e obtenha resultados confiáveis e acionáveis rapidamente, sem exigir movimentação de dados. Aplique IA e aprendizado de máquina aos seus dados empresariais mais valiosos no IBM Z usando frameworks e ferramentas de código aberto.

 

Comece sua jornada rumo à IA com o IBM Z e o LinuxONE
Benefícios O IBM z16 com o revolucionário processador IBM Telum apresenta aceleração de IA integrada para inferências em uma velocidade e escala dramaticamente aprimoradas. Velocidade para escalonar com o volume de transações

Obtenha uma taxa de transferência até 19 vezes maior e um tempo de resposta 20 vezes menor ao colocar aplicações e a inferência.

Obtenha insights em tempo real quando necessário

Integre IA a cada transação e, ao mesmo tempo, atenda aos SLAs mais rigorosos.

Cumpra as metas verdes de sustentabilidade de IA

Reduza o consumo de energia para o processamento de operações de inferência em 41 vezes usando o Acelerador Integrado para IA.

Produtos em destaque IA generativa

O watson Code Assistant for Z é uma ferramenta impulsionada por IA generativa que proporciona um ciclo de vida de ponta a ponta para o desenvolvedor de aplicativos. Inclui descoberta e análise de aplicativos, refatoração automatizada de código e conversão de COBOL para Java.

Explore o watsonx Code Assistant for Z
AI Toolkit

O AI Toolkit for Z e o LinuxONE consistem no IBM Elite Support e no IBM Secure Engineering , que examina e escaneia frameworks de serviço de IA de código aberto e os contêineres certificados pela IBM em busca de vulnerabilidades de segurança, validando a conformidade com os regulamentos do setor.

Explore o AI Toolkit for Z e o LinuxONE
IA incorporada em aplicativos do mundo real

O Machine Learning for z/OS permite que você crie modelos de aprendizado de máquina usando a plataforma de sua escolha e implemente rapidamente esses modelos em aplicativos transacionais e, ao mesmo tempo, mantenha os SLAs. 

Explore o Machine Learning for z/OS
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Python AI Toolkit for IBM z/OS

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Ferramentas populares de código aberto

Use o Anaconda no IBM Z e no LinuxONE e use pacotes padrão do setor, como Scikit-learn, NumPy e PyTorch, com os econômicos contêineres zCX.

Anaconda no IBM Z e LinuxONE Perguntas frequentes
Vídeo de demonstração IA no Linux com o IBM Integrated Accelerator for AI Descubra como você pode executar a análise de IA com o Linux no IBM z Systems usando chips de processador projetados para IA, tornando sua análise mais simples, mais segura e com processamento em tempo real em escala.
Recursos Inferência otimizada e integração com IA

Saiba como habilitar soluções de IA em casos de uso críticos para os negócios, como detecção de fraude e pontuação de risco de crédito, na plataforma.

E se o IBM Z pudesse ajudar a impedir fraudes?

Descubra a IA de baixa latência em um sistema empresarial altamente confiável e seguro: a solução de aprendizado de máquina modernizada da IBM.

Dê o próximo passo

Descubra como usar IA e aprendizado de máquina para converter dados de cada transação em insights em tempo real. Agende uma reunião gratuita de 30 minutos com um representante do IBM Z e LinuxONE.

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Notas de rodapé

¹ Com o IBM LinuxONE Emperor 4, processe até 300 bilhões de solicitações de inferência por dia com tempo de resposta de 1 ms usando um modelo de detecção de fraude de cartão de crédito

AVISO: os resultados de desempenho são extrapolados de testes internos da IBM que executam operações de inferência local em um LPAR IBM LinuxONE Emperor 4 com 48 núcleos e 128 GB de memória no Ubuntu 20.04 (modo SMT) usando um modelo sintético de detecção de fraude de cartão de crédito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) usando o Integrated Accelerator for AI. O benchmark estava sendo executado com oito threads paralelos, cada um fixado no primeiro núcleo de um chip diferente. O comando lscpu foi usado para identificar a topologia do chip do núcleo. Foi usado um tamanho de lote de 128 operações de inferência. Os resultados podem variar.