当社が目指す『ディープラーニングソリューション』
現在の第三世代AIを飛躍的に発展させた技術的要素に機械学習（ディープラーニング）がありますが、AI・機械学習を活用する上で欠かせないのが、教師データ、あるいは学習データと言われるデータの整備です。
従来からのデータ保持、活用の方法としてデータウェアハウス（DWH）という考え方があります。業務においてあらかじめ設計されたアウトプットの形（統計データ、グラフ、帳票、など）をデータ活用のゴールに設定し、そこから必要なデータの形を逆算して、適したフォーマット、項目でデータを貯めていく方法です。
しかし、この方法では特定の抽出様式、特定の分析アルゴリズムにのみ最適化された形でのデータ保存となってしまうため、別の形でデータを活用する際は、また改めてデータを整理・蓄積し直さなければいけません。そのため、AIやディープラーニングを導入する際も、データを特定の分析アルゴリズムや統計ツールなどに依存した形ではなく、データが生成されたそのままの形で保存し、さまざまなアルゴリズムやAIを含むツールの変更に応じて、必要な形で取り出せるようにする、「データレイク」の形で保存することが望ましいと考えます。
データ蓄積から学習結果の生成までを安全・簡単・高速に実施
ディープラーニングに最適化されたプラットフォームPowerAI
実績のあるディープラーニングフレームワークを一体で提供
IBM PowerAIは、簡単に実装できることを追求し、十分にテストされたディープラーニングのためのバイナリー･ソフトウェアとライブラリーをパッケージ化したディストリビューションです。ディープラーニング開発環境の迅速かつ容易な構築を支援します。PowerAIには、Caffe、TensorFlow、Chainerといった主要なディストリビューションが含まれています。PowerAIを利用するための前提ハードウェアは、NVIDIAのGPUが搭載されているIBM Power Systems AC922（通称: IBM Newell）となります。
以下のコマンドだけで、主要なフレームワークがすべて導入されます。（個別のインストールも可能）
$ sudo apt-get install power-mldl
- シンプルかつ完成度の高いインストール手順ドキュメントも提供します。
- 下記URLから入手することができますhttps://ibm.biz/powerai
- Linux on Power Systemsコミニティーにて、日本語のインストールガイドも提供されていますhttps://ibm.biz/powerlinuxdevjp
高速な演算処理を実現するGPU搭載サーバー
- これまでにないパフォーマンスとアプリケーションを獲得する POWER9 NVLink2.0 - x86サーバーとの比較で5.6倍のCPU-GPU帯域。
- Deep Learningで必須となるハイエンドのGPUを搭載したPowerマシン
- 帯域の違いを見せつけるNVLink2.0技術を初搭載
- 2個のPOWER9CPUと最大4個の最新のGPU搭載可能(Tesla V100“Volta”) NVLinkGPUを搭載する多目的2U Linux 専用機
- CPU: GPU NVLink2.0: CPU-GPU間でNVLINKを利用できるのはPowerAIだけ(x86サーバーでは未提供)
- 製品仕様
- 型番: 8335-GTG
- 筐体: 2Uラックマウント
- CPU: POWER9 32コアまたは40コア (2ソケット合計)
- メモリ: 256GB, 512GB, 1024GB (DDR4 2666GHz 16スロット)
- メモリバンド幅: 340GB/s (トータルシステム, 170GB/s x 2ソケット)
- PCIe:
- x16 Gen4 Low Profile: 2スロット (CAPI対応)
- x 8 Gen4 Low Profile: 1スロット (CAPI対応)
- x 4 Gen4 Low Profile: 1スロット
- SFF(2.5”): SATAベイ×2 (HDD:最大4TB または SSD:最大7.68TB)
- GPU: NVIDIA Tesla V100 (空冷) 2基または4基
- 電源: 単相200-240V
- OS: RHEL7.４ LE
POWER9/NVLink2.0(※)採用で、旧機種(Minsky)に比べ約2倍高速なデータ通信が可能に
