IBM anuncia su servidor más avanzado para la Inteligencia Artificial
07 de diciembre 2017
La compañía ha anunciado la siguiente generación de servidores Power Systems que incorporan su nuevo procesador Power9.
IBM Power9

Construido específicamente para cargas de trabajo intensivas de Inteligencia Artificial, los nuevos sistemas Power9 son capaces de mejorar hasta cuatro veces los tiempos de entrenamiento de los entornos de deep learning (aprendizaje profundo), permitiendo a las empresas construir aplicaciones de inteligencia artificial de forma más precisa y rápida. 

El nuevo servidor AC922 es el primero en incorporar procesadores Power9 de IBM y en integrar PCI-Express 4.0, la segunda generación de Nvidia NVLink y Open CAPI, que combinadas pueden acelerar el movimiento de los datos 9,5 veces más rápido que procesadores x86 con PCI-E3.0.

El AC922 ha sido diseñado para aportar mejoras de rendimiento importantes en entornos de Inteligencia Artificial como Chainer, TensorFlow y Caffe así como en bases de datos aceleradas por GPU como Kinetica. Gracias a él, los científicos de datos serán capaces de construir de forma más rápida aplicaciones de deep learning para el área de la investigación, detección de fraude en tiempo real o de análisis de riesgo crediticio.

Power9 es la base de los que serán los supercomputadores más potentes del mundo, como “Summit" y "Sierra" que está construyendo el Departamento de Energía de Estados Unidos. Google también utiliza procesadores Power9 en sus centros de datos para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones. IBM se propuso hace cuatro años diseñar el procesador Poer9 sobre una hoja en blanco para construir una nueva arquitectura que permitiera gestionar datos en movimiento y algoritmos intensivos en datos para Inteligencia Artificial y deep learning sobre Linux.

IBM es el único proveedor que puede proporcionar a las empresas una infraestructura que incorpora hardware y software de vanguardia con las últimas innovaciones de código abierto.

Con PowerAI, IBM ha optimizado y simplificado el despliegue de entornos y librerías de deep learning con aceleradores en la arquitectura Power, permitiendo a los científicos de datos poner en marcha sus proyectos en minutos.