Una soluzione pronta all'uso per i workload AI delle aziende
Il momento di scalare l'AI è ora
Le imprese si trovano a dover affrontare ostacoli seri quando si tratta di scalare l'AI al proprio interno, come la complessità dell'integrazione e dei dati, carenza delle competenze giuste, e rischi di sicurezza e conformità. Le soluzioni IBM® Power® AI e IBM Spyre™ Accelerator for Power* li rimuovono grazie all'ottimizzazione full stack. Il risultato? IBM® Power offre una piattaforma accelerata, flessibile e sicura, progettata per i workload AI aziendali.
Caratteristiche
Scegli tra soluzioni pronte all'uso che si implementano con un clic per semplificare il setup e velocizzare i workload con IBM Spyre Accelerator for Power.
Esegui modelli di AI tradizionali e generativa sui server Power con Spyre, watsonx.data, OpenShift AI, and Red Hat AI Inference Server ottimizzati per i workload aziendali.
Sfrutta l'accelerazione on-chip e off-chip, oltre a un'infrastruttura di livello enterprise ottimizzata sia per i carichi di lavoro tradizionali che per quelli dell'AI generativa.
Incorpora l'AI direttamente nelle knowledge base aziendali. Inserimento di oltre 8 milioni di documenti ogni ora per l'integrazione della knowledge base using Spyre Accelerator for Power con batch e prompt size pari a 128.3
Casi d’uso
Prevedi i problemi IT, rileva e correggi gli incidenti, e pianifica la capacità.
Analizza le immagini mediche e automatizza le richieste e il matching EHR con degli assistenti digitali.
Individua le frodi, lotta contro il riciclaggio di denaro sporco e accelera i processi del risk e dell'underwriting.
Gestisci i sinistri, previeni le frodi, ottimizza l'assunzione dei rischi e supporta le interazioni coi clienti.
Power server
Scopri come un ospedale ha utilizzato la tecnologia IBM e l'AI per semplificare la diagnostica oncologica, migliorando velocità, accuratezza e attenzione ai casi ad alto rischio.
Scopri come un distributore a gestione familiare si è rapidamente ripreso da un attacco ransomware usando IBM i e Power® , ripristinando le operazioni critiche e modernizzandosi con tool di AI generativa.
Scopri come un fornitore di logistica ha utilizzato AI su IBM i e Power® per ridurre dell'80% i tempi di elaborazione degli ordini e velocizzare la gestione di 5 volte, aumentando la precisione e la risposta ai clienti.
Note a piè di pagina
*Le dichiarazioni di IBM relative ai suoi piani, indicazioni e intenzioni sono soggette a modifiche o a ritiro senza preavviso, a esclusiva discrezione dell'azienda. Le informazioni relative a potenziali prodotti futuri sono da intendersi quale descrizione della generica direzione del prodotto da parte nostra. Su di esse non va fatto affidamento ai fini della decisione di acquisto. Le informazioni citate in merito a potenziali prodotti futuri non costituiscono un impegno, una promessa o un obbligo legale a fornire qualsiasi materiale, codice o funzionalità.Le informazioni su potenziali prodotti futuri non possono essere incorporate in alcun contratto.Sviluppo, rilascio e tempistiche di qualsiasi futuro servizio o funzionalità descritti per i nostri prodotti sono a nostra esclusiva discrezione.
1. Il servizio AI del catalogo supportato da IBM viene fornito come uno o un insieme di container che possono essere distribuito con un singolo comando. L'Interfaccia utente del catalogo esegue tali comandi nel backend in base a un solo clic effettuato all'interno della pagina UI del rispettivo servizio AI.
2. Configurazione singola abilitata dalle API standard di settore esposte per disaccoppiare i servizi "at the top" e il servizio di inferenza di supporto per tutti i servizi AI che fanno parte del catalogo supportato da IBM. Qualsiasi servizio che richiede funzionalità di inferenza AI può collegare dei servizi di inferenza che forniscono API OpenAI o watsonx.ai Endpoint di inferenza conforme API (Spyre™ endpoint, RH AI Inferencing Server, IBM Cloud, OpenAI, Azure, AWS, GCP, ...). I servizi possono girare sia su IBM Power® che su IBM Power Virtual Server.
3. In base a test interni in cui viene eseguito un data set 1M con dimensione prompt 128, dimensione batch 128 usando un container 1-card. I risultati possono variare in base alle dimensioni del workload, all'uso dei sottosistemi di storage e ad altre condizioni.