IBM新一代主機z16的四大“獨門武功”

專家介紹：魏可偉

IBM資深技術主管，IBM主機機器學習平臺(Watson Machine Learning for z/OS)全球首席架構(gòu)師。和所有主機人一樣，腳踏實地也熱愛創(chuàng)新，擁有數(shù)據(jù)分析與人工智能專利30多項。

從無處不在的刷臉到無處可躲的推薦，從無人駕駛到無接觸配送，人工智能技術正在從各個角度改變我們的生活，一時間似乎“無所不能“。但面臨現(xiàn)實的大考，我們卻發(fā)現(xiàn)很多問題，僅靠人工智能卻無力解決。AI的大規(guī)模應用，虛擬與現(xiàn)實的無縫對接，看來仍需時日。

人工智能技術在過去幾十年里經(jīng)歷了多次高潮與低谷，盡管并不完美，但各大科技公司、數(shù)代科學家、工程師一直在不斷努力，攻堅重大技術突破，將人工智能的應用推向一個個新的高度。IBM正是其中一員。

北京時間2022年4月6日，IBM發(fā)布了新一代主機z16。這一次IBM帶來的是實時的企業(yè)級人工智能。歷時數(shù)年，IBM z16在人工智能方面修成了四大“獨門武功”，助客戶將AI賦能于其部署在IBM主機上的關鍵業(yè)務系統(tǒng)中。有z16助力，企業(yè)可以放心將實時預測能力植入企業(yè)關鍵業(yè)務而不必擔心其造成交易延時或者安全隱患，從而提升決策速度，提供更好的用戶體驗，創(chuàng)造更多的用戶價值。今天，我們就來聊一聊z16這四大“獨門武功”。

小李飛刀：Telum處理器

天下武功，無堅不破，唯快不破

IBM z16采用了7納米技術的Telum處理器。該處理器為AI實時推理加速而設計。Telum處理器配置了8核16線程，頻率達到5.2GHz。每個處理器核都有其獨占的32MB二級緩存，256MB虛擬三級緩存和高達2GB的四級緩存。Telum處理器還配有片內(nèi)集成(on-chip)的AI推理加速器，可以大幅提升深度學習模型的推理運算的效率。有了AI推理加速器的加持，客戶可以放心將AI能力植入其運行在IBM 主機上的核心交易系統(tǒng)，享有IBM 主機獨一無二的高性能，高安全性和高可用性，也不必擔心AI推理對大規(guī)模并發(fā)交易帶來的響應延遲。

九陽神功：IBM主機機器學習平臺

九陽神功講究融會貫通，練成后天下武學附拾可用，將之發(fā)揮至極致。

IBM Watson Machine Learning for z/OS是運行于z/OS 的端到端的機器學習平臺，支持客戶從模型的開發(fā)、部署到監(jiān)控、持續(xù)自學習的全方位管理。WMLz采用了IBM研究院研發(fā)的深度學習編譯(DLC, Deep Learning Compiler)技術，對深度學習互操作框架ONNX(Open Neural Network Exchange)在IBM Z上推理執(zhí)行進行優(yōu)化，充分發(fā)揮Telum AI 推理加速器的強大威力。IBM主機學習平臺配合Telum處理可以支持每秒數(shù)十萬次的交易吞吐量。除了出色的性能表現(xiàn)，WMLz也為主機上的應用提供了豐富的應用程序接口。CICS、IMS、Liberty等各種傳統(tǒng)主機應用都可以僅用十幾行代碼的改動即將AI推理能力嵌入其中。對于想盡快了解IBM Z對深度學習模型推理支持的客戶，WMLz還提供了免費的社區(qū)版本OSCE (Online Scoring Community Edition)。該社區(qū)版本基于z/OS Container Extensions(zCX)技術。在zCX之上，客戶可以在1個小時內(nèi)即完成產(chǎn)品的安裝和配置。

獨孤九劍：新一代智能數(shù)據(jù)庫Db2

獨孤九劍講究料敵機先、后發(fā)先至

正如與IBM z16同時發(fā)布的還有IBM主機數(shù)據(jù)庫Db2的新版本Db2 13 for z/OS——不僅能知道用戶有什么，更能猜到用戶要什么。Db2 13 for z/OS的一大特性是SQL Data Insights(SQL DI)。SQL Data Insights內(nèi)嵌深度學習模型。這一模型同樣出自IBM Watson研究院。該模型可以幫助用戶從Db2的關系型數(shù)據(jù)提取語義信息，更好的理解其數(shù)據(jù)之間的關系，進而發(fā)掘出數(shù)據(jù)的業(yè)務價值。例如，在SQL Data Insights的幫助下，客戶可以從一些欺詐交易找到更多與其相似的交易進行審查，或者從已知的欺詐交易中發(fā)現(xiàn)欺詐的“模式” 來改進欺詐交易的偵測，包括利用這些“模式”對新發(fā)生的交易是否為欺詐交易進行預測。與其他AI解決方案不同，這些功能都可以通過數(shù)據(jù)工程師和應用開發(fā)者所熟悉的SQL來完成而無需專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家的介入，從而可以使項目的部署時間從幾個月縮短到幾周甚至幾天。此外，該數(shù)據(jù)庫特性也針對Telum處理器做了優(yōu)化。配合Telum處理器，Db2能夠更快的將數(shù)據(jù)變成信息，轉(zhuǎn)化為業(yè)務價值。

北斗七星陣：開放的生態(tài)系統(tǒng)

不僅僅是單打獨斗，更有北斗七星陣中各人兼具數(shù)人能力，威不可擋

新一代IBM 主機更加開放。能夠利用Telum強大處理能力的不僅僅是IBM軟件，客戶和第三方同樣可以利用隨z/OS發(fā)布的深度神經(jīng)網(wǎng)絡庫zDNN加速自己的深度學習模型。IBM也積極和開源社區(qū)展開合作，很多常用的機器學習框架也增加了對Telum的優(yōu)化支持，例如TensorFlow和Snap ML?？蛻艨梢栽趜CX、Linux on Z或者Linux One上使用這些從社區(qū)獲取的軟件構(gòu)建自己的解決方案。

光說不練假把式，無“應用”不AI

以每時每刻都在發(fā)生的信用卡交易為例：金融機構(gòu)由于擔心交易延遲和數(shù)據(jù)安全性，影響其收入和消費體驗，一直以來，并不可能大規(guī)模實時運行深度學習模型，只在不到10%的大批量交易中運行欺詐檢測模型，也就是說還有大量的欺詐沒被檢測到。

利用Db2 13 for z/OS的SQL Data Insights，客戶可以通過對欺詐交易的模式進行分析。進而更有效率在主機生態(tài)系統(tǒng)上利用機器學習框架構(gòu)建深度學習模型，并將深度學習模型部署到集成在主機應用中的WMLz中。最后，IBM z16的Telum 處理器讓這些金融機構(gòu)有史以來第一次可以進行大規(guī)模的實時欺詐監(jiān)測。IBM z16 以1毫秒的延遲每天可以處理 3000 億個深度學習模型的推理請求。 對消費者而言，這意味著可以減少處理信用卡欺詐交易所耗費的時間與精力;對金融機構(gòu)而言，則意味著可以減少收入損失和更好的客戶體驗。

IBM z16不僅僅在反欺詐領域可以大展身手，更為客戶創(chuàng)造新的業(yè)務模式提供了可能。北美某銀行客戶利用主機機器學習平臺自動處理貸款申請，在降低貸款風險的同時將貸款申請?zhí)幚頃r間從幾小時降低到幾分鐘。歐洲某政府部門利用IBM主機在衛(wèi)星圖片中及時發(fā)現(xiàn)房屋結(jié)構(gòu)變更，保證信息和稅收的實時性，提升政府工作效率。

如果把現(xiàn)實世界比作“江湖”，那各路“武功”的最高目的，莫不是為了國泰民安。無論是解決肉眼可見的現(xiàn)實困難，還是在幕后默默的保護我們周全，機器能夠如人所愿、為人所用的那一天，我們期待能夠盡早到來。

如有興趣，IBM還有強大的實驗室專家服務團隊幫你實現(xiàn)你的AI藍圖，實時洞見未來。

原文標題：面臨大考，真正規(guī)?；膶崟r AI 出現(xiàn)了嗎?

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審核編輯：湯梓紅