Systemsサーバーを発表した。コンピューティング能力を駆使するAIワークロード向けに設計されたPOWER9システムは、ディープ・ラーニング・フレームワークの機械学習時間をx86サーバーと比較して4倍近く(※1)高速化することができたという。NVLink、OpenCAPIが初めて搭載。3.0ベースのx86システムに比べて9.5倍3データ転送を高速化できるという計算結果が得られた。AC922は、Chainer、TensorFlow、Caffeなどの一般的なAIフレームワークとKineticaなどの高速データベースにおけるパフォーマンスの向上を実証すべく設計された。POWER9は、スーパーコンピュータとして期待される米国エネルギー省の「Summit」および「Sierra」の中枢部で使用され、Googleでも採用されている。ディープ・ラーニングは急成長している機械学習方式で、膨大なプロセスとデータを高速処理しながら、重要な点を洗い出し、それらを順位付けして蓄積し、分析結果を提供する。増加するこの需要を満たすべく、IBMは4年前、Linux上のデータ処理量の多いAIとディープ・ラーニングのワークロード向けに、制約のないデータ転送、ストリーミング・センサー、アルゴリズムを管理する新しいアーキテクチャーの構築を目指し、ゼロからPOWER9チップの設計に着手した。PowerAIで提供しており、データ・サイエンティストは数分でこれを起動し、実行することができるという。IBM研究所は、Powerアーキテクチャー向けに幅広いテクノロジーを開発。Learningツールキット(US)を使用して、ディープ・ラーニングに必要な時間をすでに数日から数時間に短縮したということだ。AI時代には、これまでにない処理能力とスピードが要求される。テクノロジーとツールを提供する革新的な企業によるオープンなエコシステムも必要だ。Consortiumのメンバーから構成され、オープンなコミュニティーを後援し、イノベーションを支援していくという。GoogleNetモデルを1,000回繰り返し実行したIBM社内の計測に基づいている。