IBM的Spyre加速器将于本月底正式发布,为其企业级硬件提供AI能力提升,包括z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统。
IBM将Spyre描述为专门构建用于处理AI处理需求的加速器,将于10月28日面向IBM z17和LinuxONE 5系统正式发布,12月初面向Power11服务器发布。
IBM Spyre加速器
该硬件在今年早些时候与z17一同发布,z17是IBM最新的大型机产品。它是基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,据了解其架构类似于嵌入在为z17提供动力的Telum II处理器中的AI加速器硬件。
其设计目的是让AI处理能够扩展以满足客户对IBM企业系统的任何需求,这些需求通常包括对金融交易的欺诈检测检查,但生成式AI和大语言模型现在也可能成为工作负载组合中的一个特色。
因此,可以在IBM Z或LinuxONE系统中配置多达48张Spyre卡的集群,或在Power系统中配置多达16张卡。
IBM基础设施首席运营官Barry Baker表示:"我们的关键优先事项之一是推进基础设施以满足新兴AI工作负载的需求。通过Spyre加速器,我们正在扩展系统功能以支持多模型AI,包括生成式和智能体AI。这一创新使客户能够以不妥协的安全性、弹性和效率扩展其AI支持的关键任务工作负载,同时释放其企业数据的价值。"
多模型(非多模态)是指使用多个模型来提高准确性并减少假阳性,当执行推理工作时。
IBM在z17发布时声称,它看到了一个新兴趋势,即结合预测性AI和大语言模型的优势来提取新特征或新见解,以获得更好或更准确的结果。
Gartner基础设施和运营组管理副总裁Mike Chuba当时告诉我们,IBM在理解和支持其大型机客户需求方面投入了更多努力。
"IBM的研发工作现在专注于新硬件如何直接解决客户面临的挑战。对AI的关注,以及他们在z16上引入的专用加速器和这一代产品中即将推出的涡轮增压版本2,直接解决了例如在交易点进行欺诈检测的挑战。"
9月底,IBM还发布了z/OS 3.2,这是其大型机操作系统的最新版本。这为z17中的AI加速器技术提供了支持,还具有使z/OS数据在混合云和AI环境中无需依赖提取-转换-加载(ETL)过程即可访问的功能。
IBM此前表示,此版本将添加对现代数据访问方法和NoSQL数据库的支持,以允许AI利用更广泛的企业数据集来应用预测性业务洞察。
其他可以从Spyre加速器中受益的系统包括最新的LinuxONE型号,它由与z17相同的Telum II处理器驱动,但仅运行Linux;以及Power11系统如Power E1180,可配置多达256个核心。
Q&A
Q1:IBM Spyre加速器是什么?有什么用途?
A:IBM Spyre加速器是专门为处理AI需求而构建的硬件加速器,基于配备32个独立加速器核心的定制芯片PCIe卡。它主要用于为IBM的企业级系统提供AI处理能力,包括欺诈检测、生成式AI和大语言模型处理等工作负载。
Q2:Spyre加速器支持哪些IBM系统?何时发布?
A:Spyre加速器支持IBM z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统。对于z17和LinuxONE 5系统,将于10月28日正式发布;对于Power11服务器,将在12月初发布。
Q3:Spyre加速器可以配置多少张卡?
A:根据不同系统有不同配置:在IBM Z或LinuxONE系统中可以配置多达48张Spyre卡的集群,而在Power系统中可以配置多达16张卡,以满足客户对AI处理能力的扩展需求。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。