本文作者：Rohit Badlaney, IBM 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)平臺(tái)業(yè)務(wù)總經(jīng)理

【資料圖】

在全球范圍內(nèi)，AI的采用正在穩(wěn)步增長。最近，我們看到“性能密集型計(jì)算即服務(wù)”（Performance-intensive computing-as-a-service，PICaaS）開始更多地支持基礎(chǔ)模型工作負(fù)載?；A(chǔ)模型意味著企業(yè)的AI開發(fā)和擴(kuò)展出現(xiàn)了巨大變化，但很少有企業(yè)擁有構(gòu)建或利用基礎(chǔ)模型所需的技能和基礎(chǔ)設(shè)施。結(jié)合我們的AI能力、云計(jì)算技術(shù)以及行業(yè)專長，IBM致力于將基礎(chǔ)模型的強(qiáng)大功能帶給企業(yè)客戶，幫助他們優(yōu)化業(yè)務(wù)成果，以負(fù)責(zé)任的方式借助AI進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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性能密集型計(jì)算：IBM的成功路線圖

IBM研究院（IBM Research）正將性能密集型計(jì)算解決方案應(yīng)用于基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練和任務(wù)執(zhí)行。最近，我們將Vela引入了IBM的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并得到了英偉達(dá)等行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的支持。Vela是IBM首款基于AI優(yōu)化、云原生并部署在IBM Cloud上的超級(jí)計(jì)算機(jī)，其設(shè)計(jì)初衷是實(shí)現(xiàn)按需擴(kuò)展，并將類似的基礎(chǔ)設(shè)施部署在IBM Cloud的數(shù)據(jù)中心。Vela已成為IBM AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)的首選環(huán)境，服務(wù)于IBM在基礎(chǔ)模型方面的研發(fā)工作，以及與合作伙伴共同執(zhí)行的多種模型訓(xùn)練。

Vela借助IBM Cloud來滿足其GPU需求，有望加速科學(xué)、健康、制造業(yè)等領(lǐng)域的各種現(xiàn)實(shí)問題的解決。例如，IBM最近基于Vela實(shí)現(xiàn)了對(duì)watsonx.ai地理空間模型的訓(xùn)練（注：IBM watsonx.ai是IBM最新推出的下一代企業(yè)級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)，用于訓(xùn)練、測(cè)試、調(diào)整和部署基于基礎(chǔ)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI 等功能）。該watsonx.ai模型由IBM與美國航天局（NASA）合作開發(fā)，旨在將衛(wèi)星數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為洪水、火災(zāi)等氣象和氣候變化的高分辨率地圖，作為相關(guān)研究和監(jiān)測(cè)的重要補(bǔ)充。

隨著Vela的成功部署，IBM正在聚焦企業(yè)級(jí)AI的未來，為基于GPU的計(jì)算能力和GPU加速的watsonx服務(wù)帶給更多客戶。就在今年的Think大會(huì)期間，IBM發(fā)布了數(shù)款基于IBM Cloud并搭載英偉達(dá)GPU產(chǎn)品的GPU解決方案，旨在打造創(chuàng)新的GPU基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)企業(yè)工作負(fù)載中的基礎(chǔ)模型訓(xùn)練，并通過watsonx服務(wù)支持企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)模型。IBM的GPU產(chǎn)品可用于多種工作負(fù)載，包括分析、訓(xùn)練和服務(wù)大型語言模型（Large Language Models，LLMs）。在今年晚些時(shí)候，IBM將在IBM Cloud上以“即服務(wù)”的方式交付全棧高性能、靈活、AI優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施，用于訓(xùn)練和服務(wù)于基礎(chǔ)模型。這一全棧式路徑旨在為企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)模型的構(gòu)建提供一站式支持，包括軟件、中間件和基礎(chǔ)設(shè)施。

攜手共創(chuàng)，幫助客戶提高創(chuàng)新速度

近年來，市場(chǎng)對(duì)“性能密集型計(jì)算即服務(wù)”的興趣持續(xù)增長。然而，許多企業(yè)仍受困于與基礎(chǔ)模型相關(guān)的成本、性能需求和可擴(kuò)展性等問題。這就是為什么我們推出端到端的性能密集型計(jì)算即服務(wù)解決方案，并部署在兼具客戶所需的彈性、性能和安全性的基礎(chǔ)設(shè)施上，尤其適用于受監(jiān)管行業(yè)的客戶（如金融服務(wù)）。

這一切都離不開與技術(shù)伙伴們的協(xié)作。比如，我們?cè)谠摻鉀Q方案中使用了PyTorch，這是一個(gè)用于構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。得益于和Ray.io（一個(gè)開源的統(tǒng)一計(jì)算框架）的合作，IBM研究院簡化了AI工作流程的數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理，包括數(shù)據(jù)清洗，以及簡化模型訓(xùn)練后的模型適應(yīng)和驗(yàn)證。

加速各行業(yè)客戶的AI應(yīng)用

IBM針對(duì)AI應(yīng)用開發(fā)的基礎(chǔ)模型解決方案將幫助全球各地和各行業(yè)的企業(yè)，包括受到嚴(yán)格監(jiān)管的行業(yè)，改善業(yè)務(wù)成果，從而更好地滿足客戶需求。例如：

· 金融服務(wù)：金融服務(wù)機(jī)構(gòu)擁有大量與客戶互動(dòng)的數(shù)據(jù)。他們可以使用這些數(shù)據(jù)來調(diào)?；A(chǔ)模型，提供更好的客戶體驗(yàn)，并識(shí)別交易欺詐?；A(chǔ)模型還可以將歷史數(shù)據(jù)用于改善運(yùn)營和合規(guī)。IBM Cloud for Financial Services旨在幫助受監(jiān)管行業(yè)管理數(shù)據(jù)隱私、安全性、彈性及合規(guī)在內(nèi)的復(fù)雜需求。IBM的GPU基礎(chǔ)設(shè)施可以幫助金融機(jī)構(gòu)更快地處理復(fù)雜交易，并通過基礎(chǔ)模型為其客戶提供風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避應(yīng)用。

· 制造業(yè)：人工智能可以對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生積極影響，比如改善交貨時(shí)間和質(zhì)量檢驗(yàn)。制造業(yè)企業(yè)可以借助IBM的基礎(chǔ)模型解決方案，加快產(chǎn)品上市時(shí)間和更快速的創(chuàng)新，這對(duì)于保持供應(yīng)鏈運(yùn)營的競爭力至關(guān)重要。

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IBM最新發(fā)布的watsonx平臺(tái)包括上述基于IBM Cloud的GPU解決方案。如需了解更多詳情，請(qǐng)點(diǎn)擊此處。

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