正如Watson的成熟,IBM计划更多AI硬件和软件

2021-10-24 12:46:12来源:

在五年前,IBM的Suatson超级计算机在电视测验中击败了对手,表明危险。然后,这是难以预见的,但人工智能现在渗透我们的日常生活。

从那时起,IBM已经将Watson品牌扩展到了一个认知的计算包,其中硬件和软件用于诊断疾病,用于石油和天然气探索,运行科学计算模型,并允许汽车自主驾驶。该公司现已宣布新的AI硬件和软件包。

[进一步阅读:沃森的名字,数据是游戏]

原始Watson使用高级算法和自然语言接口来查找和叙述答案。然后,Watson是一个超级计算机,但现在AI系统以更宏伟的规模部署。由Facebook运行的Mega数据中心,谷歌,亚马逊和其他公司使用AI上的数千台服务器来识别图像和语音并分析数据量。

Watson只是IBM的努力之一;该公司有更多的举措能够为其他公司带来AI。它释放更强大的硬件,在分析数据或查找复杂问题的答案时更快地制作深度学习系统。IBM正在将那些具有新软件工具的超快速系统配对。

新的IBM硬件和软件工具 - 名为PowerAi - 用于培训软件以执行图像和语音识别等AI任务。更多计算机学习,结果越准确。培训需要很多计算马力。现在可以使用新的培训硬件。

最终,硬件和软件可能是制作Watson Technologies通过云或本地公司轻松获得的关键。目前,公司并不谈论新的商品是否将成为沃森的一部分。

第一组硬件是具有NVIDIA Tesla GPU的Power8服务器,Sumit Gupta,IBM的高性能计算和分析副总裁。

Gupta说,硬件是最快的深度学习系统。POWER8 CPU和TESLA P100 GPU是可用的最快芯片之一,两者都通过NVLINK互连连接,这优于PCI-Express 3.0。NVIDIA“S GPU在谷歌,Facebook和百度等公司中的许多深度学习系统。

“表现非常重要,因为深入学习培训工作日常运行,”Gupta说。他说,加快储存和网络等关键技术也很重要。

POWER8硬件可通过NIMBIX云提供,可提供对硬件和INFINIBAND后端的裸机访问。

IBM也是规划用于推感器的硬件和软件,需要在边缘或终端设备上进行更轻的处理。推理引擎采用训练型模型的结果,增加了额外的数据或输入,并提供了简易结果。无人机,机器人和自治车使用用于导航,图像识别或数据分析的推理引擎。

推理芯片也用于数据中心,以提高深度学习模型。谷歌创建了自己的芯片,称为TPU(张量处理单元),以及其他公司,如节目,波计算和GraphCore正在创建推理芯片。

Gupta说,IBM正在为其推理的硬件和软件进行不同的模型。他没有提供任何进一步的细节。

该软件是将IBM的AI硬件和软件放在凝聚力包中的胶水。IBM已刻破了一个版本的开源Caffe深度学习框架,可以在其电源硬件上运行。IBM还支持其他框架,如Tensorflow,Theano和OpenBlas。

框架是Sandboxes,用户可以在其中可以创建和调整学习以解决特定问题的计算机模型的参数。Caffe广泛用于图像识别。


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