基于ibm power9的powerai、ibm cloud和ibm watson studio將支持全新gpu加速軟件庫rapids

2018年10月，ibm(nyse:ibm)宣布計劃將全新rapids™開源軟件納入到其企業(yè)級數(shù)據(jù)科學(xué)平臺中，涵蓋本地預(yù)置、混合云和多云環(huán)境。憑借其龐大的深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)解決方案組合，ibm能為偏好不同部署模型的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供這一開源技術(shù)。

ibm認知系統(tǒng)方案高級副總裁bobpicciano表示：“ibm長期與nvidia合作，利用ibm power9處理器，結(jié)合nvidiagpu等技術(shù)，實現(xiàn)顯著的性能提升。我們將rapids納入ibm產(chǎn)品組合的同時，也期待能夠繼續(xù)積極地幫助客戶突破人工智能的性能界限。”

借助apache arrow、pandas和scikit-learn等開源機器學(xué)習(xí)軟件的優(yōu)勢，rapids將gpu的加速能力融入ibm產(chǎn)品中。包括anaconda、blazingdb、graphistry、nersc、pydata、inria和ursa labs在內(nèi)的主要開源貢獻者，都在rapids推出后立即給予了其廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持。

ibm計劃將rapids引入本地預(yù)置、公有云、混合云與多云環(huán)境等主要領(lǐng)域，同時基于ibm power9的powerai將借助rapids為數(shù)據(jù)科學(xué)家擴展更多開源機器學(xué)習(xí)與分析庫的可用選項。事實證明，nvidia與ibm圍繞power9處理器所做的專項工程，包括將nvidianvlink®和nvidiatesla®tensorcore gpu進行集成所做的努力，直接有利于加速工作負載。作為ibm的軟件層，如今powerai可以優(yōu)化運行在異構(gòu)計算系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)科學(xué)與ai工作負載，同時借助rapids持續(xù)提升power9上經(jīng)gpu加速后的工作負載的性能。

ibm watson studio與watson機器學(xué)習(xí)(watson machine learning)利用nvidia gpu的強大功能，使數(shù)據(jù)科學(xué)家和ai開發(fā)人員能夠透過ibm cloud private for data和ibm cloud，在多云環(huán)境中構(gòu)建、部署和運行速度更快的模型，遠超僅采用cpu的部署方式。

ibm cloud能夠幫助采用gpu設(shè)備的用戶，將rapids中的加速機器學(xué)習(xí)與分析庫應(yīng)用于其云端應(yīng)用，從而受益于機器學(xué)習(xí)。

nvidia副總裁、加速計算部總經(jīng)理ianbuck表示：“ibm與nvidia多年來密切合作，已經(jīng)幫助全球領(lǐng)先的企業(yè)和機構(gòu)解決了諸多如今世界上最大的難題。隨著ibm對nvidia rapids開源庫的使用，數(shù)據(jù)科學(xué)家將借助gpu加速機器學(xué)習(xí)能力，以前所未有的速度更快地分析大數(shù)據(jù)。”

機器學(xué)習(xí)是ai的一種形式，可以讓系統(tǒng)透過數(shù)據(jù)而非專用程序進行學(xué)習(xí)。零售、金融和電信等領(lǐng)域的眾多企業(yè)要么正在主動使用機器學(xué)習(xí)，要么正在探索機器學(xué)習(xí)，都試圖利用大數(shù)據(jù)更好地了解消費者的行為、偏好或客戶滿意度中微妙的變化，從而為企業(yè)帶來潛在的價值。

今年早些時候，ibm以超出之前紀錄保持者46倍的速度，在兆級機器學(xué)習(xí)基準上締造了新的紀錄。ibm研究人員利用ibmresearch開發(fā)的ibmsnapmachinelearning(snapml)機器學(xué)習(xí)算法，在搭載nvidiateslav100 tensor core gpu的ibm power systems ac922服務(wù)器上運行，僅花費91.5秒就基于由criteo labs發(fā)布的超40億個在線廣告數(shù)據(jù)案例，完成了對邏輯回歸分類器的訓(xùn)練。

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