全新Watson Machine Learning Accelerator助力機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，速度超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手46倍

現(xiàn)如今，很多企業(yè)希望借助人工智能技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值的增長(zhǎng)，這一目標(biāo)需要通過(guò)構(gòu)建由人工智能優(yōu)化的硬件和軟件組成的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而突破性能障礙并隨時(shí)隨地提供人工智能相關(guān)洞見。

雖然人工智能引發(fā)企業(yè)變革已不再是幻想，但其技術(shù)應(yīng)用和普及仍然面臨著巨大的阻礙，其中最大的挑戰(zhàn)是大多數(shù)組織和機(jī)構(gòu)內(nèi)部目前缺乏開拓人工智能相關(guān)技術(shù)的能力。據(jù)Gartner 2019年針對(duì)首席信息官做的相關(guān)調(diào)查顯示，當(dāng)問(wèn)及組織機(jī)構(gòu)應(yīng)用人工智能所主要面臨的三大挑戰(zhàn)時(shí)，有54%的受訪者認(rèn)為是“員工缺乏必要的技能”，另有27%的受訪者則認(rèn)為是“將人工智能與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施融合的復(fù)雜性較高”。

IBM也曾收到過(guò)類似的客戶反饋，這正是IBM今天將Watson人工智能能力與IBM Systems的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合起來(lái)的原因所在——幫助企業(yè)減少人工智能應(yīng)用過(guò)程中所面臨的阻礙。我很高興可以為大家展示全新的Watson Machine Learning Accelerator(WML Accelerator)，這是一款全新的Watson Machine Learning(WML)產(chǎn)品，旨在幫助企業(yè)訓(xùn)練和部署內(nèi)置于IBM Watson Studio中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并采用IBM Watson OpenScale進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

讓企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)“易如反掌”

IBM人工智能戰(zhàn)略的強(qiáng)大之處在于我們實(shí)現(xiàn)了端到端的全方位的人工智能，踐行了“人工智能的基礎(chǔ)在于相互優(yōu)化的硬件和軟件緊密配合”這一理念。當(dāng)客戶使用專為人工智能設(shè)計(jì)、優(yōu)化和加速的基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，可同步了解到其性能提升的潛力，這將有助于企業(yè)更快地獲得洞察價(jià)值，從而支持更大規(guī)模的企業(yè)級(jí)人工智能項(xiàng)目。

在IBM Think 2018時(shí)，我們成功驗(yàn)證過(guò)這套策略的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，當(dāng)展示運(yùn)行在IBM Power Systems服務(wù)器上的IBM SnapML機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的性能時(shí)，結(jié)果顯示Snap ML機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)在以廣告為主的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以46倍[1]超過(guò)谷歌云(Google Cloud)的速度創(chuàng)下了萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)集的全新紀(jì)錄。

自此，IBM研究人員一直努力改進(jìn)，從而使Snap ML成為一個(gè)為企業(yè)所用的更優(yōu)工具。通過(guò)集成新的自動(dòng)化功能，IBM使那些暫時(shí)沒有配備如忍者數(shù)據(jù)科學(xué)家(ninja data scientists)的企業(yè)用戶可以更容易地使用機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，減少機(jī)器學(xué)習(xí)流程中時(shí)間密集卻又必不可少的任務(wù)類型(例如模型選擇和超參數(shù)調(diào)整等任務(wù))的數(shù)量。通過(guò)跨集群擴(kuò)展，以及跨多核CPU和功能強(qiáng)大的現(xiàn)代CPU的擴(kuò)展，Snap ML能夠及時(shí)識(shí)別精確的模型及其超參數(shù)配置，從而幫助企業(yè)獲得潛在的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

伯明翰大學(xué)研究計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)師Simon Thompson表示：“很多用戶并沒有意識(shí)到開源機(jī)器學(xué)習(xí)目錄到底有多么龐大，以及要為特定數(shù)據(jù)或預(yù)期結(jié)果找到合適工具有多么困難。SnapML的自動(dòng)化模型和數(shù)據(jù)庫(kù)選擇功能極大地縮短了破解上述難題所需的時(shí)間，從而使用戶可以更快速地開始機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。”

基于這些新工具，IBM研究院構(gòu)建了一個(gè)基于Snap ML的自動(dòng)學(xué)習(xí)架構(gòu)，并在5個(gè)數(shù)據(jù)集中運(yùn)行企業(yè)應(yīng)用案例，如預(yù)測(cè)旅客錯(cuò)過(guò)航班的可能性，有人點(diǎn)擊在線廣告的可能性，求職者的最優(yōu)薪酬等應(yīng)用。此外，還有一個(gè)更有趣但也更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)集，即預(yù)測(cè)5張隨意分發(fā)的撲克牌出現(xiàn)同花順的可能性。

我們?cè)?臺(tái)IBM Power Systems AC922服務(wù)器集群上運(yùn)行這個(gè)基于Snap ML的架構(gòu)，每臺(tái)服務(wù)器都配備了兩個(gè)20核IBM POWER9 CPU及4個(gè)GPU。為了更直觀地進(jìn)行對(duì)比，在完全相同的配置條件下部署了兩個(gè)頂級(jí)的開源自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)。通過(guò)內(nèi)部觀測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在所有5個(gè)數(shù)據(jù)集上，基于Snap ML的架構(gòu)所達(dá)到的特定精度高達(dá)另一組競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)的10倍及以上水平。

將IBM Watson與IBM Power Systems完美融合

我們相信，采用一套完整跨越IBM平臺(tái)的人工智能策略，可以使我們的客戶能夠隨時(shí)隨地且全面實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用。WML Accelerator是IBM首次設(shè)計(jì)的一款集成IBM Watson和IBM Power Systems的人工智能解決方案，結(jié)合了IBM最卓越的人工智能軟件與和硬件。在致力于普及人工智能的同時(shí)，IBM還宣布在IBM Power Systems與IBM Storage基礎(chǔ)上推出適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的IBM Cloud Private (ICP) for Data，與搭載Watson的ICP for Data平臺(tái)一起，繼續(xù)開啟客戶使用人工智能相關(guān)技術(shù)的無(wú)限可能性，隨時(shí)隨地以差異化的優(yōu)質(zhì)服務(wù)助力客戶在競(jìng)爭(zhēng)中獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。(作者：IBM認(rèn)知系統(tǒng)人工智能與HPC業(yè)務(wù)部副總裁Sumit Gupta)

Gartner，2019年首席信息官調(diào)查：首席信息官已意識(shí)到人工智能的重要性，2019年1月3日。ID編號(hào)：G00375246

Snap ML：機(jī)器學(xué)習(xí)層次架構(gòu)”或“機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)”。

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