ディープ・ラーニングをビジネスに活用するための3つのポイント

高性能サーバーを選択

ディープ・ラーニングの実装を成功させるには、大容量データの高速処理を可能とするマシンパワーが必要。

環境構築、学習時間の短縮

高度な専門知識がなくても、環境構築やデータ準備に手間をかけず、学習を効率的に進めたい。

データの管理とセキュリティー

学習済みモデルや学習データの中には、高画質な画像や機密情報も。外部ではなく自社環境に置いておきたい。

ディープ・ラーニング基盤におすすめのサーバー

学習にかかる時間を大幅に短縮

主要アプリケーションのPOWER稼働状況一覧表

HPC/サイエンス計算、機械学習/コグニティブ領域の主要アプリケーションのPOWER対応状況はこちらからご確認いただけます。

* このアセットは、LC822 for HPCとPowerAI が対応するアプリケーションを一覧表にしたものです。
* LC822 for HPCは、POWER8プロセッサーを搭載したAI/ディープ・ラーニング用サーバーです。

x86サーバーと比べて最大9.5倍のデータ転送性能

最新のLinuxサーバー、IBM Power System AC922には、PCIe Gen 4.0、OpenCAPI、NVLINKといった次世代の入出力アーキテクチャーを搭載。これらのアーキテクチャーによって、PCIe Gen3ベースのx86サーバーと比較して最大9.5倍の帯域幅を実現できるため、データ集約型のワークロードに容易に対応可能。

CPUとGPUを直接NVLinkで接続する唯一のアーキテクチャNVLink

最新モデルAC922はNVIDIA最新GPU Telsa V100を搭載。GPUとCPU間のNVLink接続が可能なため、POWER9プロセッサーとNVIDIA Tesla V100との間で高速な通信を実現。膨大なデータ量の処理においてもGPUが待つことなく、処理を続けることができます。

高速CPU ― AIワークロード向けに設計されたPOWER9プロセッサーを2基搭載

最新モデルAC922は、AI時代向けに設計された高速プロセッサーPOWER9を2基搭載。16、20コアの構成で使用可能で、AC922の最大コアは44。

また、無償で提供されるディープ・ラーニング・開発環境であるPowerAIを合わせて使うことで、サーバー増設による並列処理においてもリニアにパフォーマンスを向上できます。

おすすめコンテンツ

< 製品紹介 >

IBM Power System AC922

AC922は、エンタープライズAI向けに生み出されたITインフラストラクチャーです。これにより企業は、ディープ・ラーニングのフレームワークや加速化の一途をたどるデータベースといったデータ集約型のワークロードを実装できるようになりました。

< 技術対談 with NVIDIA>

AI向け新世代GPU Voltaの性能を発揮できる唯一のサーバーとは?

一般的なGPU搭載サーバーでは、GPUとCPUをPCIeで接続しているためバンド幅が小さく、オーバーヘッドが発生することになります。

IBM Power System AC922は、GPU-CPU間をスムーズに連携するNVLinkを搭載。この技術がもたらす価値について、NVIDIAとIBMが対談します。

< ソリューション概要 >

IBMのHPCソリューションの特徴とは?

すべてのシステム・スタックレベルで最適化されたコンポーネントを組み合わせたIBMのHPCソリューションは、他社では実現できない性能、パフォーマンスを実現します。

*このアセットは、LC822 for HPCに関するものです。

ディープ・ラーニング環境を迅速に立ち上げるには

IBM PowerAI Platform-PowerAI Software Distribution-Deep Learning Frameworks-Caffe-NVIDIA Caffe-IBMCaffe-torch-Tensorflow-theano-Chainer-Supporting Libraries-DIGITS-OpenBLAS-Distributed Frameworks-Bazel-NCCL-IBM Power System for HPC,with NVLink-Breakthrough performance for GPU accelerated applications,including Deep Learning and Machine Learning

主要なディープ・ラーニングフレームワークをパッケージ化

IBM Power Systems向けに最適化されたフレームワークとライブラリをテスト済みバイナリとしてご提供。ディープ・ラーニング開発環境の迅速かつ容易な構築を支援します。

Chainerの性能を最大化! ディープ・ラーニングの学習時間を短縮できるプラットフォームとは?

Preferred Networksは、代表的なディープ・ラーニングのフレームワークである Chainerを開発しています。

当ビデオでは、PFN 最高戦略責任者 丸山氏とIBM基礎研究所の河内谷が、Chainerの性能を最大化し、ディープ・ラーニングの学習時間を大幅に短縮するプラットフォームについて対談します。

DDL(Distributed Deep Learning)

従来のOSSフレームワークでは構成上、マルチノード環境における学習フェーズで理想的なパフォーマンスの向上が実現できませんでした。DDLにより、サーバー増設による並列処理が可能になり、リニアにパフォーマンスを向上できます。

PowerAI Vision

PowerAIの拡張機能として提供されるAI Visionは、画像認識に特化したツールです。プログラミングを必要とせず、GUI操作のみで手持ちの画像ファイルから学習済みモデルを作成できます。これにより、学習前に必要となるデータの前処理の時間を大幅に削減できます。

ディープ・ラーニング基盤 活用例

AIを駆使した新規サービスの展開を進める損保ジャパン

ディープ・ラーニング基盤をなぜオンプレミスで構築したか。環境選定の3つの視点とは。

いち早くAIを導入し、競合との差別化を進めるECM-as-a-Service企業

高パフォーマンスな処理が業務の効率化と付加価値化を促進。さらにPowerAIで市場に不足するAI人材を育成。

HPCやAI、機械学習関連のSaaSを提供するクラウド・サービス・プロバイダー

AI/ディープ・ラーニングのために開発されたマシンを基盤に採用。スピード2.5倍、顧客満足度99%を実現。

*上記の事例はいずれも、最新モデルAC922発表前のものであり、上記事例での採用機はLC822 for HPCです。