本文作者：Rohit Badlaney, IBM 云計算產(chǎn)業(yè)平臺業(yè)務總經(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。基礎模型意味著企業(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(shù)字化轉型。

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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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)款基于IBM Cloud并搭載英偉達GPU產(chǎn)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(chǎn)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(shù)據(jù)預處理和后處理，包括數(shù)據(jù)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：

· 金融服務：金融服務機構擁有大量與客戶互動的數(shù)據(jù)。他們可以使用這些數(shù)據(jù)來調?；A模型，提供更好的客戶體驗，并識別交易欺詐?；A模型還可以將歷史數(shù)據(jù)用于改善運營和合規(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)的復雜需求。IBM的GPU基礎設施可以幫助金融機構更快地處理復雜交易，并通過基礎模型為其客戶提供風險規(guī)避應用。

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

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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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