人工智能時(shí)代，不是簡(jiǎn)單的機(jī)器復(fù)制，更重要的是要讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)，為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)能力，谷歌、蘋(píng)果、Facebook等國(guó)際巨頭都致力于創(chuàng)造這種可能性。北京時(shí)間9月9日國(guó)際巨頭IBM聯(lián)手英偉達(dá)推出新服務(wù)器IBM Power Systems S822LC for High Performance Computing。
IBM聯(lián)手英偉達(dá)打造了這個(gè)專(zhuān)為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析使用案例而設(shè)的新系統(tǒng)。該新服務(wù)器使用兩個(gè)IBM POWER8 CPU和4個(gè)英偉達(dá)Tesla P100 GPU加速器。不過(guò)，它運(yùn)行軟件之所以非?？焖?，不只是因?yàn)镃PU和GPU強(qiáng)大的處理能力。IBM還使用英偉達(dá)的NVLink高速互連，從而使得CPU和GPU之間的通訊速度要明顯快于它們?cè)谄胀ㄅ_(tái)式機(jī)中常見(jiàn)的標(biāo)準(zhǔn)PCIe總線(xiàn)上的表現(xiàn)。IBM的Power8 CPU內(nèi)置對(duì)NVLink界面的支持。
IBM在公告中解釋道，“這意味著，不同于在GPU處于PCI-E界面上的x86系統(tǒng)上，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序、高性能分析應(yīng)用程序和高性能計(jì)算應(yīng)用程序運(yùn)行能夠在要大得多的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。”
該系統(tǒng)的性能有多強(qiáng)大呢?IBM表示，GPU的半精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能為每秒21萬(wàn)億次——比插入現(xiàn)代PCI-E插槽的GPU高出大約14%。鑒于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要一定的時(shí)間，那種表現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中能夠快速起到很大的作用。
IBM還稱(chēng)，相比以舊式的Tesla K80GPU和PCI-E作為互連，新系統(tǒng)的加快速度能夠提升兩倍多。
從平臺(tái)開(kāi)源到服務(wù)器，IBM在機(jī)器人學(xué)習(xí)的道路上不斷創(chuàng)新，“人工智能”這個(gè)曾經(jīng)只能出現(xiàn)在好萊塢科幻電影里的事，已經(jīng)變得不再遙遠(yuǎn)。
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