Обеспечьте непрерывность бизнеса с помощью POWER9

Ваши приоритеты становятся нашими первоочередными задачами, особенно в столь непростые времена.
Системы IBM Power Systems помогут вам трансформировать бизнес-процессы.

Возможности технологии POWER9:

  • Лучшие в отрасли показатели надежности, доступности и удобства обслуживания
  • Функции автоматизированного восстановления после аварий
  • Удобные возможности настройки и разнообразие конфигураций
  • Выдающиеся показатели непрерывной работы

Что представляют собой данные, обучение и выводы?

Решения для обработки данных, обучения и построения выводов объединяют аппаратное и программное обеспечение в ИТ-системы, играющие важнейшую роль в поддержке приложений ИИ.

Решения для обработки данных

  • Обрабатывайте большие объемы данных
  • Пользуйтесь высочайшей пропускной способностью и емкостью хранилищ
  • Обуздайте озера данных
  • Готовьте данные к ИИ

Решения для обучения

  • Создавайте, обучайте и повторно обучайте модели ИИ
  • Ускоряйте получение знаний с помощью ИИ
  • Разверните инфраструктуру для интенсивной обработки данных
  • Получите дополнительную отдачу от имеющихся данных

Решения на основе выводов

  • Принимайте новую информацию и генерируйте знания с помощью обученных моделей
  • Пользуйтесь средствами обучения с новыми данными
  • Внедряйте ИИ в производство
  • Развертывайте решения ближе к наборам данных, чем средства обучения

Получите подходящую инфраструктуру для корпоративного ИИ

Для поддержки передовых проектов в эпоху ИИ требуется качественно новая инфраструктура. Создайте правильную конфигурацию ИТ, чтобы стать лидером в области ИИ.

Почему имеющаяся ИТ-инфраструктура не подходит для ИИ

Для использования всех преимуществ ИИ ваш ЦОД должен содержать необходимую инфраструктуру.

Инфраструктура для ИИ должна включать средства обучения и логического вывода

Узнайте, в чем состоит разница между средствами обучения и логического вывода для поддержки ИИ и почему для них нужно использовать разные ресурсы.

IBM — источник ИТ-решений для развертывания приложений с ИИ

IBM Power Systems для ИИ помогает предприятиям реализовать весь потенциал ИИ и аналитики для принятия более обоснованных решений на основе данных, получения более глубокой информации и повышения уровня доверия и уверенности.

Полезная информация

Получайте точные результаты моделирования, повышающие вашу уверенность в бизнес-решениях.

Продуктивность

Динамические, протестированные в отрасли и проверенные инструменты помогают повысить продуктивность всех видов ресурсов, людей, процессоров и процессов.

Скорость

Будьте на передовом рубеже технологий ИИ: пользуйтесь высокой скоростью обработки данных, оптимизацией моделей с помощью ИИ и разработками IBM Research.

Безопасность

Положитесь на безопасное решение с ИИ на надежной платформе Power Systems с инструментами с открытым исходным кодом, предоставленными IBM.


Представляем серверы IBM Enterprise AI

Power Systems LC922: Сервер данных для ИИ

Сервер IBM Power System LC922 разработан с учетом требований к приложениям и данным ИИ. Он отличается богатыми возможностями по хранению данных и высочайшей вычислительной мощностью для анализа, исследования и хранения огромных объемов информации.

  • Превосходство над популярными базами данных в 3,9 раза по соотношению цены и производительности
  • До 120 ТБ данных
  • Первоклассная подсистема ввода-вывода: PCIe Gen 4

Power Systems AC922: Сервер обучения для ИИ

Пользователи IBM Power System AC922 могут развертывать среды глубокого обучения и ускоренные базы данных для обучения ИИ. AC922 отвечает как потребностям специалистов по обработке и анализу данных, стремящихся использовать инновационные методы ИИ, так и требованиям ИТ-специалистов к надежности.

  • Быстрый ввод-вывод — пропускная способность ввода-вывода в 5,6 раза выше, чем у x86
  • 2-6 GPU NVIDIA® Tesla® V100 с технологией NVLink

Новый сервер логического вывода IBM Power System IC922

Сервер логического вывода IBM Power System IC922 позволяет задействовать модели ИИ для получения бизнес-аналитики. Он использует оптимизированное аппаратное и программное обеспечение для предоставления компонентов, необходимых ИИ для построения логического вывода и извлечения ценных сведений из имеющихся данных.


Программное обеспечение IBM Watson Machine Learning Accelerator и Power AC922 — выигрышная комбинация

Это мощное сочетание программного и аппаратного обеспечения позволяет сократить сроки обучения моделей, ускорить итерации и оптимизировать процесс анализа.

3.7x

ускорение обучения Caffe¹

46x

ускорение итераций машинного обучения с помощью SnapML²

Комплект IBM Power Systems AI Starter Kit: аппаратное обеспечение, программное обеспечение и поддержка для путешествия в мир ИИ

Комплект IBM AI Starter Kit предлагает все необходимое для начала обучения моделей и получения ценной информации с помощью серверов ИИ IBM, а также возможность обращения в службу поддержки за помощью с развертыванием этих инструментов, в том числе:

  • 2 сервера IBM Power AC922
  • 1 сервер IBM Power LC922
  • Программное обеспечение Watson Machine Learning Accelerator (WMLA)
  • Пять единиц IBM Systems Lab Services

Обзор Lab Services для Power Systems

Высококвалифицированные консультанты IBM с многолетним опытом работы помогут вам спланировать инфраструктуру ИИ на основе Power Systems.


Ознакомьтесь с материалами об ИИ

7 факторов, отличающих проекты ИИ друг от друга

В этом эксклюзивном отчете Gartner приведена информация о том, как лидеры современного бизнеса могут подготовиться к разработке убедительных обоснований для инвестиций в ИИ.

Подготовьтесь к внедрению корпоративных ИИ-систем с помощью масштабируемых серверов

Приложениям с технологией ИИ требуются мощные вычислительные ресурсы, которые нельзя обеспечить средствами стандартных процессоров, поэтому для поддержки их работы необходима модернизация.

Миграция к корпоративному ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) становится не просто модным термином: все больше организаций адаптируют свои стратегии к внедрению ИИ.

Bridger Pipeline пользуется ИИ и глубоким обучением для защиты окружающей среды

Утечки из нефтепроводов могут нанести огромный вред окружающей среде. Узнайте, как ИИ применяется для обнаружения потенциально опасных утечек до того, как они произойдут.


Свяжитесь с нашими экспертами по IBM Power System

Проконсультируйтесь с экспертами, которые предоставят вам всю необходимую информацию о серверах Power Systems — бесплатно, беспристрастно и без каких-либо обязательств.

Фотография профиля Рича Шэдрика

Рич Шэдрик

Руководитель отдела продаж, NA Cognitive Solutions for AI HPC & Analytics

Фотография профиля Дилана Бодэя

Дилан Бодэй

Директор по управлению предложениями, когнитивные и масштабируемые системы

Фотография профиля Скотта Саутера

Скотт Саутер

Менеджер портфельных предложений, PowerAI

Ресурсы

Elinar

Компания Elinar увидела революционный потенциал ИИ для корпоративных решений по управлению материалами и одной из первых развернула инфраструктуру IBM Power, благодаря чему удалось существенно сократить время выхода на рынок и завоевать новых клиентов.

Серия подкастов «На пути к ИИ»

Дез Бланшфилд обсуждает с бизнес-руководителями внедрение технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения, а также планирование стратегии ИИ.

Практическая значимость ИИ для крупных компаний

Использование искусственного интеллекта дает предприятиям конкурентные преимущества. Узнайте, каким образом организации используют ИИ для повышения качества и эффективности обслуживания клиентов.

Решения для инфраструктуры ИИ

Инфраструктура играет крайне важную роль для успешного внедрения ИИ. Компании нуждаются в мощных решениях — от системы хранения данных до функций тестирования и вычислительных возможностей.

Системы хранения данных для ИИ

Создание конвейера данных — важный элемент любой инфраструктуры ИИ. Для поддержки задач ИИ, связанных с интенсивной обработкой данных, компаниям нужны надежные решения для хранения данных, оптимизирующие все этапы работы с данными — от получения данных до формирования логических выводов.

Примечания

¹ Результаты основаны на внутренних измерениях IBM, в которых выполняется 1000 итераций модели Enlarged GoogleNet (размер мини-пакета = 5) на увеличенном наборе данных Imagenet (2240x2240). Power AC922; 40 ядер (2 процессора x 20 ядер), POWER9 с NVLink 2.0; 2,25 ГГц, 1024 ГБ памяти, 4 графических процессора Tesla V100; Red Hat Enterprise Linux 7.4 for Power Little Endian (POWER9) с CUDA 9.1 / CUDNN 7;. Конкурирующая система: 2 процессора Xeon E5-2640 v4; 20 ядер (2 процессора x 10 ядер) / 40 потоков; Intel Xeon E5-2640 v4; 2,4 ГГц ; 1024 ГБ памяти, 4 графических процессора Tesla V100, Ubuntu 16.04 с CUDA .9.0/ CUDNN 7. Программное обеспечение: IBM Caffe с кодом LMS Source https://github.com/ibmsoe/caffe/tree/master-lms (внешняя ссылка)

² 46 SnapML (внешняя ссылка). В ходе последних опубликованных тестов использовался набор данных для онлайн-рекламы, предоставленный Criteo Labs (внешняя ссылка), содержащий свыше 4 млрд примеров обучения. Продолжительность обучения классификатора на основе логистической регрессии составила 91,5 секунды. Это в 46 раз быстрее, чем лучший результат, зафиксированный ранее (https://cloud.google.com/blog/products/gcp/using-google-cloud-machine-learning-to-predict-clicks-at-scale внешняя ссылка), в ходе которого TensorFlow на платформе Google Cloud потребовалось 70 минут для обучения той же модели.

Мы в соцсетях:

Мы в соцсетях: