IBM为AI注能，力推PowerAI深度学习架构

因应人工智能(AI)快速发展，并完善台湾AI生态系，IBM宣布与群环科技扩大合作，PowerAI深度学习平台框架，提供AI解决方案的仿真测试，加速深度学习框架与神经网络训练时间 ；而IBM也于日前发布新一代POWER9处理器，提升AI运算效能，期待在PowerAI深度学习平台框架及POWER9的助力下，提升企业AI竞争力。

台湾IBM硬件系统事业部总经理李正屹表示，在AI浪潮下，有许多企业积极思考转型方向及IT部署策略，IBM积极从硬件加速上层应用之发展，与群环科技扩大合作，力推PowerAI深度学习架构等认知解决方案 ；同时IBM也持续在大型主机、服务器及储存领域的服务中注入AI动能，像是推出POWER9及相关数据流的储存与管理。

IBM日前发表针对AI工作负载而设计POWER9处理器，有助于加速建置AI应用。 IBM硬件系统部资深信息技术顾问吴志峰指出，POWER9处理器具备两项IBM独有的技术，分别为支持NVIDIA NVLINK，可大幅提升GPU与CPU之间的数据交换速度；以及在POWER9处理器中内建分布式深度学习( Distributed Deep Learning, DDL)软件来提升深度学习效能。

吴志峰进一步说明，进行深度学习训练时，皆会使用到GPU及CPU的数据资源，为使GPU与CPU之间的数据传输速度也能如同GPU与GPU一般，IBM便与NVIDIA合作开发NVLINK技术， 提升GPU与CPU两者间的内存系统数据搬移效能。

至于DDL软件，则是用来提升大规模深度学习模型的效能，且能缩短训练深度学习模型的时间。 以往要部署大规模的深度学习，往往须要花费数天甚至数周来训练深度学习模型，而IBM研发DDL，可优化数十台服务器中，共上百颗GPU的平行运算，增加处理速度，减少深度学习模型的训练时间。

除了DDL之外，IBM也备有IBM Deep Learning Impact的软件开发工具包，可在开发和优化神经网络的过程中，提供完整的生命周期管理；也提供11个产业相关模型，其中包含超参调优，可提高5~10%的准确度， 并进行平行化训练，现已经可以做到85%的加速比，以协助用户快速收敛做出一个好的模型。

李正屹说，IBM透过将产业场景、数据及专业经验导入认知解决方案中，以各产业Know-how链结IBM的AI深度学习平台架构，提供符合特定产业需求的AI动能，加速企业认知转型，促进台湾AI生态圈发展。