https://techcrunch.com/2017/12/05/ibms-new-power9-chip-architected-for-ai-and-machine-learning/?ncid=rss
인공 지능 및 기계 학습과 같이 리소스 집약적 인 작업 부하 요구 사항을 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능의 양이 증가해야하는 세계에서 IBM은 최신 세대 Power 칩 인 Power9로이 문제를 해결합니다.
이 회사는 타사 제조업체와 Google을 비롯한 클라우드 공급 업체에 칩을 판매 할 계획입니다. 한편,이 Power9 칩에 의해 구동되는 새 컴퓨터 출시 것 AC922을 그리고 그것은 IBM 클라우드에서 서비스에 칩을 제공 할 예정이다. "우리는 일반적으로 우리의 기술을 완벽한 솔루션으로 시장에 내 놓습니다."라고 IBM의 동료이자인지 시스템 담당 부사장 인 Brad McCredie는 설명합니다.
이 회사는 Chainer, TensorFlow 및 Caffe와 같은 일반적인 AI 프레임 워크의 성능을 향상시키기 위해 새 칩을 특별히 설계했으며 이러한 프레임 워크에서 실행되는 작업 부하가 최대 4 배까지 증가한다고 주장합니다.
설명대로 작동하면 데이터 과학자가 모델을 작성하고이를 Power9 기반 기계에서 실행하면 속도가 빨라 지므로 이러한 작업을보다 신속하게 수행하고 모델 작성을 신속하게 완료 할 수 있습니다.
Moor Insights & Strategy의 수석 분석가 인 패트릭 무어 헤드 (Patrick Moorhead)는 IBM이이 칩과의 경쟁에서 차별화되었다고 생각합니다. "Power9는 기계 학습에 사용되는 가속기에 최적화 된 새로운 시스템 아키텍처를 갖춘 칩입니다. Intel은 Xeon CPU와 Nervana 가속기를 만들고 NVIDIA는 Tesla 가속기를 만듭니다. IBM의 Power9는 사실상 ML 가속의 스위스 군용 칼입니다. 왜냐하면 오늘날 천문학적인 양의 IO와 대역폭을 지원하기 때문입니다. "라고 무어 헤드는 말했습니다.
사진 : IBM
Nvidia가 AI / 기계 학습 워크로드를 많이 확보했다고 생각한다면 IBM의 통지를 피하지 못했으며 GPU 칩 제조업체와 긴밀하게 협력 해 왔습니다. 실제로 McCredie는 IBM이 경쟁 시스템보다 훨씬 빠른 두 가지 칩 유형간에 작업 부하를 이동시키는 시스템 버스를 구축했다고 말합니다.
"최신 워크로드가 가속화되고 Nvidia GPU는 일반적인 가속기입니다. 우리는 이러한 경향이오고 있음을 보았습니다. 우리는 그들과 깊은 관계를 맺었으며 Power 시스템과 GPU 간의 협력 관계를 구축했습니다. McCredie는 프로세서와 GPU 사이에서 실행되는 고유 한 버스를 통해 경쟁 시스템보다 10 배의 피크 대역폭을 확보 할 수 있다고 설명했습니다.
새로운 칩은 로렌스 리버모어 (Lawrence Livermore)와 오크 리치 국립 연구소 (Oakridge national laboratory)가 만든 Summit이라는 슈퍼 컴퓨터에 전력을 공급할 예정이다. 그는 수퍼 컴퓨터가 수천, 수천 대의 Power9 컴퓨터 위에 3 억 2 천 5 백만 달러의 비용으로 지어 질 것이라고 말하면서 새로운 칩을 게이트에서 곧바로 끌어낼 수 있다고 말했다.
가트너 (Gartner)의 HPC, 머신 러닝 (machine learning) 및 신흥 컴퓨팅 기술 연구 책임자 인 치라 그 데 케테 (Chirag Dekate)는 인공 지능과 같은 고성장 시장을 포착하기위한 IBM의 적극적인 접근 방식을 계속 유지하고 있다고 밝혔다. "AI (특히 기계 학습 및 심층 학습)와 같은 부문에 걸쳐 전략을 조정함으로써 IBM은 하이퍼 스케일 데이터 센터 및보다 광범위한 시장 데이터 센터 이니셔티브에 더 효과적으로 경쟁 할 수 있습니다. 이는 IBM에 대한 직접적인 영향을 미치고 새로운 대규모 데이터 센터 구축을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다. "라고 Dekate는 설명했습니다.
Power9 칩은 일반적으로 오늘부터 이용 가능하다.