- אנשים ומחשבים – פורטל חדשות היי-טק, מיחשוב, טלקום, טכנולוגיות - https://www.pc.co.il -

"המענה לשיפור והאצת תהליכים ארגוניים – AI ושרתים רבי עוצמה"

"כשארגונים רוצים לטפל בנתונים שלהם, לרבות בביג דטה, ובדגש על שימוש בכלי AI – הם נדרשים לשרתים רבי עוצמה", אמר בר שמרלינג, יועץ לפתרונות מבוססי בינה מלאכותית, קבוצת החומרה, יבמ ישראל.  

שמרלינג התראיין בעקבות כנס הענן ההיברידי של יבמ ישראל, שבשל המצב, נערך באופן וירטואלי.

"ארגונים כיום", אמר, "נדרשים לשפר את יכולות הטיפול שלהם בנתונים, ולעשות זאת בעזרת כלים אנליטיים מבוססי יכולות של לימוד מכונה וניתוח מעמיק, כדי ליצור פתרונות בינה מלאכותית. כך הם יוכלו להפיק יותר תובנות עסקיות מהנתונים שברשותם. שרתי ה-POWER9 של יבמ מספקים את יכולות העיבוד והביצועים הנדרשים לעבודה בעידן החדש, עם יכולות עיבוד המותאמות לסביבות נתונים אינטנסיביות הקיימות כיום בארגונים, בצורה מיטבית וסקליבילית".

"לבנות יישומי למידה עמוקה מדויקים יותר, בתהליך מהיר מאי פעם"

"שרתי Power Systems משלבים את מעבדי POWER9 שפותחו בחברה. אלו אותם המעבדים המשמשים גם את מחשבי העל החזקים ביותר בעולם, שבזכות יכולות העיבוד המתקדמות שלהם משתתפים כיום, בין היתר, גם במלחמה בנגיף הקורונה", הסביר שמרלינג, "המערכת פותחה במיוחד לעומסי עבודה כבדים בתחומי הבינה המלאכותית. היא משפרת ומקצרת את זמן האימון של מערכות מבוססות למידה עמוקה בשיעור של עד פי ארבעה. הדבר מאפשר לארגונים לבנות יישומי למידה עמוקה מדויקים יותר, בתהליך מהיר מאי פעם".

"מערכות ה-Power Systems נחלקות לכמה משפחות", ציין שמרלינג, "ובעולם ה-AI יש לנו שני שרתים שונים, המשלימים זה את זה. לכל אחד מהם ייעוד שונה ליישום פתרון AI. שרת ה-AC922 נועד לשלב אימון מודל (Training), ומסוגל להאיץ את תעבורת הנתונים עד פי 10 בהשוואה לשרתים מבוססי ארכיטקטורת x86. הייחודיות שלו היא בכך שניתן לקבלו עם עד 6 NVIDIA GPU, בעולם, המחוברים למעבד ישירות בחיבור NVLink 2.0, הפותח צווארי בקבוק, ומאפשר עיבוד נתונים רחב היקף, של עד מאות ג'יגה בייט בטווחי זמן קצרים. הדבר מאפשר יכולת עבודה עם מערכי נתונים 'כבדים', כגון תמונות או וידיאו ברזולוציה גבוהה, למשל מידע רפואי המגיע ממכשירי דימות".

"השרת השני", ציין, "הוא ה-IC922 שייעודו הוא פריסת המודלים שפותחו בסביבת הייצור בצורה המיטבית והמהירה ביותר. השלב נקרא Inference והוא קריטי בתהליך ה-AI. מדובר ביישום בשטח של המודל שפותח בשלב האימון. באמצעותו ניתן לספק תובנות לארגון".

"השרתים הללו", אמר, "מובילים לשיפורי ביצועים דרמטיים סביב חבילות הפיתוח עבור בינה מלאכותית (ה-AI frameworks). כך, מדעני נתונים יכולים לבנות יישומים בתהליך מהיר יותר ולאמן מודלים בצורה יעילה ומהירה, תוך ניצול נכון של יחידות העיבוד בשרת, החל מהפקת תובנות עמוקות במשימות מחקר מדעי והדמיה רפואית, ועד זיהוי בזמן אמת של הונאות וסיכונים בתפעול מערכות כרטיסי אשראי, ועוד".

לדברי שמרלינג, "משפחות נוספות של מערכות ה-Power השונות כוללות בין היתר את מערכות ההפעלה AIX ו-IBM i – ואת כולן ניתן לצרוך כשירות בענן. כולן מגיעות עם הגנה מקצה לקצה, כוללות שכבת אבטחה מרמת ה'ברזלים', מהמעבד ומעלה – עד לשכבה האפליקטיבית ולמערכת ההפעלה".

"בנוסף לפתרונות החומרה ל-AI", אמר, "יבמ מציעה גם כלי תוכנה משלימים, ביניהם: Visual Insights – כלי לבנייה של מודלים מבוססי DL מנתונים חזותיים; WML-A – חבילת תוכנה המאגדת את כל ה-AI frameworks הנפוצים הנדרשים למדעני המידע; ו-DriverlessAI – תוכנה לניתוחי מאגרי נתונים גדולים ומובנים".

"בעקבות רכישת יבמ את רד האט", הוסיף שמרלינג, "ניתן ליישם היום את פתרונות ה-AI בתוך קונטיינרים, ובכך לנצל שרת אחד להרצה של מאות ואף אלפי קונטיינרים. זאת, באמצעות פלטפורמת הקונטיינרים RedHat OpenShift".

לדבריו, "על מערכות POWER9 נבנו בשנים האחרונות פלטפורמות שלמות המאפשרות לארגונים להפיק תובנות בקנה מידה גדול מבעבר, לקדם גילויים מדעיים ולחולל שינוי עסקי בכל תחומי התעשייה. המעבדים מאפשרים תהליכי למידת מכונה והרצת רשתות עמוקות, על ידי עיבוד של מיליוני תהליכים בשנייה, במטרה לזהות ולדרג את ההיבטים החשובים ביותר של הנתונים".

"בעזרת הפלטפורמות שלנו ליישומי בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, ויחד עם ספריות התוכנה הפועלות על גבי ארכיטקטורת Power", סיכם שמרלינג, "אנו מאפשרים אופטימיזציה ופישוט של משימת ההקמה והפריסה של פתרונות המבוססים למידה עמוקה בארגונים. כך, מדעני נתונים יכולים להקים ולהפעיל יישומים חדשים בדקות ספורות. הארגונים שלהם נדרשים למעבדים רבי עוצמה לטיפול בביג דטה, בדגש על עולמות בינה מלאכותית – ויבמ מציעה פתרון ייעודי וייחודי להרצת סביבות הפיתוח לעולמות אלו".

הכנס נערך בחסות יבמ.

לחצו כאן לקבלת פרטים נוספים מיבמ. [1]