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ibm与nvidia携手为数据科学家拓展开源机器学习工具-【新闻】

发布时间:2021-04-08 02:50:30 阅读: 来源:差压表厂家

ibm与nvidia携手为数据科学家拓展开源机器学习工具

基于ibm power9的powerai、ibm cloud和ibm watson studio将支持全新gpu加速软件库rapids

2018年10月,ibm(nyse:ibm)宣布计划将全新rapids™开源软件纳入到其企业级数据科学平台中,涵盖本地预置、混合云和多云环境。凭借其庞大的深度学习与机器学习解决方案组合,ibm能为偏好不同部署模型的数据科学家提供这一开源技术。

ibm认知系统方案高级副总裁bobpicciano表示:“ibm长期与nvidia合作,利用ibm power9处理器,结合nvidiagpu等技术,实现显著的性能提升。我们将rapids纳入ibm产品组合的同时,也期待能够继续积极地帮助客户突破人工智能的性能界限。”

借助apache arrow、pandas和scikit-learn等开源机器学习软件的优势,rapids将gpu的加速能力融入ibm产品中。包括anaconda、blazingdb、graphistry、nersc、pydata、inria和ursa labs在内的主要开源贡献者,都在rapids推出后立即给予了其广泛的生态系统支持。

ibm计划将rapids引入本地预置、公有云、混合云与多云环境等主要领域,同时基于ibm power9的powerai将借助rapids为数据科学家扩展更多开源机器学习与分析库的可用选项。事实证明,nvidia与ibm围绕power9处理器所做的专项工程,包括将nvidianvlink®和nvidiatesla®tensorcore gpu进行集成所做的努力,直接有利于加速工作负载。作为ibm的软件层,如今powerai可以优化运行在异构计算系统上的数据科学与ai工作负载,同时借助rapids持续提升power9上经gpu加速后的工作负载的性能。

ibm watson studio与watson机器学习(watson machine learning)利用nvidia gpu的强大功能,使数据科学家和ai开发人员能够透过ibm cloud private for data和ibm cloud,在多云环境中构建、部署和运行速度更快的模型,远超仅采用cpu的部署方式。

ibm cloud能够帮助采用gpu设备的用户,将rapids中的加速机器学习与分析库应用于其云端应用,从而受益于机器学习。

nvidia副总裁、加速计算部总经理ianbuck表示:“ibm与nvidia多年来密切合作,已经帮助全球领先的企业和机构解决了诸多如今世界上最大的难题。随着ibm对nvidia rapids开源库的使用,数据科学家将借助gpu加速机器学习能力,以前所未有的速度更快地分析大数据。”

机器学习是ai的一种形式,可以让系统透过数据而非专用程序进行学习。零售、金融和电信等领域的众多企业要么正在主动使用机器学习,要么正在探索机器学习,都试图利用大数据更好地了解消费者的行为、偏好或客户满意度中微妙的变化,从而为企业带来潜在的价值。

今年早些时候,ibm以超出之前纪录保持者46倍的速度,在兆级机器学习基准上缔造了新的纪录。ibm研究人员利用ibmresearch开发的ibmsnapmachinelearning(snapml)机器学习算法,在搭载nvidiateslav100 tensor core gpu的ibm power systems ac922服务器上运行,仅花费91.5秒就基于由criteo labs发布的超40亿个在线广告数据案例,完成了对逻辑回归分类器的训练。

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