本文作者:Rohit Badlaney, IBM 云計算產業(yè)平臺業(yè)務總經理
北京2023年5月10日 /美通社/ -- 在全球范圍內,AI的采用正在穩(wěn)步增長。最近,我們看到"性能密集型計算即服務"(Performance-intensive computing-as-a-service,PICaaS)開始更多地支持基礎模型工作負載?;A模型意味著企業(yè)的AI開發(fā)和擴展出現(xiàn)了巨大變化,但很少有企業(yè)擁有構建或利用基礎模型所需的技能和基礎設施。結合我們的AI能力、云計算技術以及行業(yè)專長,IBM致力于將基礎模型的強大功能帶給企業(yè)客戶,幫助他們優(yōu)化業(yè)務成果,以負責任的方式借助AI進行數字化轉型。
性能密集型計算:IBM的成功路線圖
IBM研究院(IBM Research)正將性能密集型計算解決方案應用于基礎模型的訓練和任務執(zhí)行。最近,我們將Vela引入了IBM的研發(fā)團隊,并得到了英偉達等行業(yè)領軍企業(yè)的支持。Vela是IBM首款基于AI優(yōu)化、云原生并部署在IBM Cloud上的超級計算機,其設計初衷是實現(xiàn)按需擴展,并將類似的基礎設施部署在IBM Cloud的數據中心。Vela已成為IBM AI研發(fā)團隊的首選環(huán)境,服務于IBM在基礎模型方面的研發(fā)工作,以及與合作伙伴共同執(zhí)行的多種模型訓練。
Vela借助IBM Cloud來滿足其GPU需求,有望加速科學、健康、制造業(yè)等領域的各種現(xiàn)實問題的解決。例如,IBM最近基于Vela實現(xiàn)了對watsonx.ai地理空間模型的訓練(注:IBM watsonx.ai是IBM最新推出的下一代企業(yè)級AI開發(fā)平臺,用于訓練、測試、調整和部署基于基礎模型的機器學習和生成式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)星數據轉換為洪水、火災等氣象和氣候變化的高分辨率地圖,作為相關研究和監(jiān)測的重要補充。
隨著Vela的成功部署,IBM正在聚焦企業(yè)級AI的未來,為基于GPU的計算能力和GPU加速的watsonx服務帶給更多客戶。就在今年的Think大會期間,IBM發(fā)布了數款基于IBM Cloud并搭載英偉達GPU產品的GPU解決方案,旨在打造創(chuàng)新的GPU基礎設施,實現(xiàn)企業(yè)工作負載中的基礎模型訓練,并通過watsonx服務支持企業(yè)級基礎模型。IBM的GPU產品可用于多種工作負載,包括分析、訓練和服務大型語言模型(Large Language Models,LLMs)。在今年晚些時候,IBM將在IBM Cloud上以"即服務"的方式交付全棧高性能、靈活、AI優(yōu)化的基礎設施,用于訓練和服務于基礎模型。這一全棧式路徑旨在為企業(yè)級基礎模型的構建提供一站式支持,包括軟件、中間件和基礎設施。
攜手共創(chuàng),幫助客戶提高創(chuàng)新速度
近年來,市場對"性能密集型計算即服務"的興趣持續(xù)增長。然而,許多企業(yè)仍受困于與基礎模型相關的成本、性能需求和可擴展性等問題。這就是為什么我們推出端到端的性能密集型計算即服務解決方案,并部署在兼具客戶所需的彈性、性能和安全性的基礎設施上,尤其適用于受監(jiān)管行業(yè)的客戶(如金融服務)。
這一切都離不開與技術伙伴們的協(xié)作。比如,我們在該解決方案中使用了PyTorch,這是一個用于構建深度學習模型的機器學習框架。得益于和Ray.io(一個開源的統(tǒng)一計算框架)的合作,IBM研究院簡化了AI工作流程的數據預處理和后處理,包括數據清洗,以及簡化模型訓練后的模型適應和驗證。
加速各行業(yè)客戶的AI應用
IBM針對AI應用開發(fā)的基礎模型解決方案將幫助全球各地和各行業(yè)的企業(yè),包括受到嚴格監(jiān)管的行業(yè),改善業(yè)務成果,從而更好地滿足客戶需求。例如:
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IBM最新發(fā)布的watsonx平臺包括上述基于IBM Cloud的GPU解決方案。如需了解更多詳情,請點擊此處。
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