Oggi, giusto in tempo per SuperComputing 2017, IBM ha annunciato un nuovo software volto a fornire un time-to-insight più rapido per High Performance Computing (HPC) e High Performance Data Analytics (HPDA), come Spark, Tensor Flow e Caffé, per AI e Machine Learning. e apprendimento profondo. Questo nuovo software sarà implementato per il progetto CORAL del Dipartimento dell’Energia sia a Oak Ridge che a Lawrence Livermore. Il software include nuovi modelli IA, un'interfaccia utente semplificata per IBM Spectrum LSF Suite e l'ultima versione del software IBM Spectrum Scale.
Oggi, giusto in tempo per SuperComputing 2017, IBM ha annunciato un nuovo software volto a fornire un time-to-insight più rapido per High Performance Computing (HPC) e High Performance Data Analytics (HPDA), come Spark, Tensor Flow e Caffé, per AI e Machine Learning. e apprendimento profondo. Questo nuovo software sarà implementato per il progetto CORAL del Dipartimento dell’Energia sia a Oak Ridge che a Lawrence Livermore. Il software include nuovi modelli IA, un'interfaccia utente semplificata per IBM Spectrum LSF Suite e l'ultima versione del software IBM Spectrum Scale.
L'elaborazione accelerata può essere estremamente vantaggiosa per molti clienti, soprattutto quando i sistemi vengono distribuiti per essere ottimizzati per carichi di lavoro accelerati. La famiglia Spectrum Computing di IBM esiste da qualche tempo ed è progettata per abbinare i carichi di lavoro alle piattaforme per ottenere la giusta quantità di prestazioni necessarie. La famiglia offre supporto per ambienti misti, comprese le piattaforme x86 e IBM POWER, ed è inoltre pronta per la prossima generazione di IBM PowerSystems.
Come affermato in precedenza, il software annunciato oggi include nuovi strumenti volti ad aiutare gli utenti a sviluppare modelli di intelligenza artificiale con i principali framework di deep learning open source, come TensorFlow e Caffe, attraverso il lancio di Deep Learning Impact. IBM ha semplificato l'interfaccia utente della sua suite IBM Spectrum LSF, facilitando la gestione e aggiungendo funzionalità di accesso remoto. E il suo software ora supporta la possibilità di spostare carichi di lavoro come file, oggetti e HDFS unificati da dove sono archiviati a dove vengono analizzati.
Le funzionalità includono:
- Semplificazione dell'implementazione: virtualizzazione dei cluster per far sì che molti sistemi funzionino insieme come uno solo con pacchetti facili da implementare che supportano più applicazioni, utenti e dipartimenti su servizi di elaborazione e dati condivisi progettati per gestire rapidamente cluster per HPC e deep learning/machine learning;
- Fornisci l'intelligenza artificiale per l'azienda: dalla gestione e reporting centralizzati, accesso multitenant e sicurezza end-to-end, al supporto e ai servizi IBM completi, le nostre offerte sono state progettate per offrire il livello di funzionalità e supporto previsto in un data center aziendale;
- Facilità di adozione dei carichi di lavoro cognitivi: gli utenti finali possono accedere e utilizzare le risorse del cluster su più applicazioni, riducendo la necessità di conoscenze specializzate sul cluster;
- Fornire elasticità al cloud ibrido, semplificando l'utilizzo del cloud in ambienti cluster distribuiti con provisioning e de-provisioning automatizzati basati sui carichi di lavoro, in modo da pagare solo ciò che utilizzi, e carichi di lavoro intelligenti e trasferimento di dati da e verso il cloud, rendendo l'utilizzo del cloud trasparente a l'utente finale;
- Aperto alla tecnologia più recente: il software di storage IBM supporta gli strumenti e i protocolli Open Source più recenti consentendo la futura adozione di Containers, Spark o altri moduli come Deep Learning.
I casi d'uso per questo tipo di tecnologia hanno coperto l'intera gamma. I settori dei media/intrattenimento, della sorveglianza di sicurezza, della produzione e della sanità generano enormi quantità di dati che possono essere esaminati per ottenere informazioni approfondite. IBM fornisce una serie di informazioni utili che possono essere ottenute attraverso l'elaborazione parallela di risorse di calcolo, come l'identificazione di un'auto con una targa specifica, riferimenti incrociati alla catena di fornitura e alle previsioni meteorologiche o la ricerca di un'anomalia nelle cartelle cliniche.
Disponibilità
Si prevede che l'ultima versione di IBM Spectrum LSF Suites sarà generalmente disponibile alla fine di novembre. Si prevede che le nuove versioni di IBM Spectrum Conductor con Spark, Deep Learning Impact e IBM Spectrum Scale saranno disponibili all'inizio di dicembre.
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