在2U的设备里反对6个GPU，这使辨识的速度不会大幅度提高。第二是跟NVIDIA合作，使用了新一代 NVLink，它把CPU和GPU相连接，益处在于，展开高清辨识的时候，当GPU内存过于的话可以采访主内存，这是十分大的优势。高清辨识的时候，很多情况下GPU的内存过于，不会容许采访速率，或者壮烈牺牲速度减少质量，或者壮烈牺牲质量减少速度，而在AC922不必须这样来做到。

发问：近4倍的打破对于芯片来讲是一个什么概念？ AI现在的发展跟软件有相当大关系，软件的倍数不会更加多，否可以讲解一下这一点？ 李永辉：人工智能不单单是硬件平台，还牵涉到到软件的堆栈。AC922是为了人工智能而设计的，在2个U的密度里敲了最少6个 GPU，可以大大加快很多人工智能框架。我们使用近期的GPU技术——V100，业界最顶级的，有双密度、单密度、半密度的算法，有效地加快人工智能训练过程，也可以做到一个性能的提高。

在V100 GPU里有Tensor Core的设计，专门针对人工智能权重算法，构建并行度的加快。在这个基础上做到了软件堆栈，这个堆栈是去年年底公布的Power AI，我们随着业界经常出现的主流AI框架，优化到IBM Power平台上去。今天有很多客户是容许在网iTunes一些开源的软件，害怕有病毒，IBM早已把这些应用于编译器到POWER 平台上，利用NVLink技术和POWER9，获取了对开源软件很好的反对和优化。

此外，还做到了一些功能性的强化，一方面是水平的拓展，很多的开源应用于只局限在一台机器跑完，我们利用Spark的技术，在12月初刚刚公布了 Deep Learning Impact，利用大数据的技术，把人工智能的框架水平扩展到多台机器上去跑完，同时也获取一些工具，构建Hyper-parameter Search超强参条中选，延长 AI 应用于研发的时间。发问：现在国内对人工智能维持十分保守的态度，政府、企业界、学术界都十分保守，对IBM来说，否不会在中国敲更大的精力，投放更加多？李永辉：我们了解到人工智能在中国是很热门的课题，还包括中国政府在8月4号公布新一代人工智能的规划。

其次， IBM看见在全球领域，在AI较为注目的国家或者是很多较为创意的跟AI有关的国家，中国意味著是领先之一。因此，在我们这次公布的POWER服务器和涉及设施的解决方案里，IBM中国的研究院研发团队都有参予部分人工智能的软件或者是有关产品的研发。IBM是十分注目中国人工智能的发展，同时我们也有一定的投放在这里，把我们对中国市场的理解对系统到产品里，更佳的反对我们的客户。

发问：培训原本是单机用得较为多，什么情况下不会中用分段？行业应用于样子一台就不够了吧？李永辉：今天的AI刚发展一起，当初发展迅速的原因是因为业界有很多开源AI的框架可以可供一些人做到应用于实验，这个框架往往不能放到一台物理机器上跑完。很多厂家，不只是IBM，也在思索怎么样可以更加有效地的把AI框架扩展到多台机器上去。

这里牵涉到到Caffe和TensorFlow等人工智能框架能无法水平拓展进，还牵涉到到底层的互联互通，信息的交互等。自学的过程，当你处置的图像越大，精密度越高，性能要慢的话，就必须中用这种水平扩展的技术。单一台机器跑完，如果今天要处置一些比较复杂的问题，有可能要跑完数天或者多达一周的时间才能训练完了一堆数据。

如果你在神经网络里自由选择了不适合的超强荐（Hyper-parameter），在人工智能网络里，跑完了一半或者跑完了数天后才找到数据有问题或训练发散没法，那就必须新的原作，新的训练，整个研发应用于周期就太快了，IBM获取的工具可以自动化老大你做到一个超参的首巡，这也是IBM很出众的能力，同时间底层做到水平的拓展，减缓训练的时间，做到水平拓展的另外一个益处是多租户的环境。IBM是做到平台名门，我们做到一个框架老大你切断所有的平台，将来对客户来讲这是AI的资源池，在上面敲Deep Learning Impact解决方案，底层切断，无论将来的应用于递交到多少CPU上去都可以跑起来，如果一个过于可以给两个，两个过于可以给三个，这样对用户来讲是加快速度，另外是多租户的用于场景。发问：POWER9除了HPC和AI方面，还限于于什么市场呢？李永辉：POWER 有多达25年的市场，今天很多的客户是跑完在核心的关键应用于，像数据库的应用于，像一些企业资源管理的应用于，像一些大数据分析的应用于或者是中间件等等，今天很多客户核心的平台都会用的。为什么我们特别强调AI，原因是我们看见在过去有可能一两年内，这个领域做到了相当大的转变，我们看见IT于是以转入一个新时代，这个新的时代，IBM称作理解时代。

在这个理解时代里面，新的平台是必须有能力做一些理解的能力，这些理解的能力还包括所谓解读的能力、推理小说的能力、自学的能力、交互的能力，这些能力很多都是必须通过GPU来构建的。比如说做到图像识别、语音辨识等等。为什么我们看见新一代的机器必须有一种混合架构，GPU的能力，不单只是传统的CPU能力，我们还必须很好的相连GPU的能力， POWER9的第一款服务器不仅获取了很好的CPU以外，也获取新一代NVLINK 相连CPU 来加快AI的能力，同时也做到了很多I/O加快的能力。

IBM的一个调研找到，到2020年网络上流动的数据有多达一半是视频，如果今天没一种像CAPI这种加快网络的技术，将来怎么应付这么海量的数据处理呢？侯淼：从以前IBM POWER4、5、6、7、8，到现在的POWER9，针对传统的工作阻抗大大在强化，还包括反对更好的核，还包括更大的内存总线、更大的内存、更加强劲的I/O，很长时间。新的POWER9 AC922作为第一款的主打产品公布，实质上是减少了对AI市场的反对，换句话说减少了GPU，使这个机器不起码需要解决问题传统的工作阻抗的问题，也需要解决问题新的有关分析和人工智能问题。关于应用于发问： AC922主要是面临AI，但我们更好的应用于还是传统的应用于，不告诉这些用户从POWER9当中需要取得什么获益？Mary Coucher：我们这个产品的确是针对AI来公布的，在整个2018年大家不会看见我们不会有更加多关于POWER9的产品一些新的公布。

我们针对各种类型的，比如说针对scale-out、针对超算，还有scale-up……传统有可能更加侧重商业机会，对于传统商业客户和研究机构来讲，他们只不过对AI十分感兴趣，因为AI可以协助增进他们的商业机会，需要更佳地运用他们掌控的数据，减少更好的机会，他们可以去更佳的解读市场，更佳的去取得更大的客户群。这对制造业、零售业、供应链、医疗、银行业等等来讲都是这样的。发问：原本在POWER8上跑的系统对软件是不是挑战，是可以成功的迁入呢？李永辉：IBM POWER到今天是第九代，但是仍然保有了兼容性，IBM POWER的核是相容的，今天POWER8的用户到POWER9都可以跑下去，没问题。

我们这次公布是AC922，是突显了IBM对AI领域的推崇，并不是说道我们只有这一款机器。这是POWER9的第一个开始。

我们在明年不会有针对商业化，针对水平、横向拓展的机器也不会渐渐陆陆续续公布。针对应用于的部分来讲，POWER8的应用于可以迁入到POWER9，没问题，同时间POWER9带给新的类型的能力，像刚才谈的GPU使用近期一代的V系列的芯片，它也有一些新的算法上的优化，有新一代的NVLink，CAPI和OpenCAPI、PCIe 4.0等等一些标准，这认同是原本POWER8没的，这是POWER9才有的，如果用户必须反映一个新的能力的话，他必须在我们新的平台当中做到一些优化，新的编译器等。原创文章，予以许可禁令刊登。

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