本日，所有有關計較機的設計根基上是以處理懲罰貿易流程為主，這是一種傳統的方法。認知時代的計較，我們要找相關的數據代價，它不可是在內部，也可以和外部相團結，把這些數據整合在一起提供更伶俐型的計較，而不是只有一個流程。

以前的數據是會合式的，將來認知計較時代下數據將釀身分手式，如何操作新的技能，讓這些計較本領從已往的模式釀成將來有關認知的計較模式，香港站群服務器 美國服務器，這是IBM的成長偏向。談到認知計較，IBM認知系統高級副總裁Bob Picciano認為應該從模式做出“改變”。

晉升平臺整體計較本領是要害

IBM認知系統高級副總裁 Bob Picciano

在以前，計較機的計較本領都在遵循摩爾定律原則，每18個月晉升一倍的機能，但今朝這個世界已經改變了。將來，計較不只依靠CPU，而是拓展到一些周邊設備上，包括GPU、FPGA甚至內存計較。

IBM將通過Power的模式，與周邊設備的相助同伴一起摸索如何把整個設備整合在一起，在智能運算時代提供更好的計較能量。IBM Power不只指Power的計較本領，而是把這些FPGA、GPU、內存整合起來提供更好的效能。

Power有多強？3-5倍的x86機能

Bob認為，IBM Power和OpenPOWER當前最大的任務是如何把周邊的相關相助同伴的對象團結在一起，輔佐其提高I/O和內存的速度。IBM和一些同伴好比NVIDIA、賽靈思開展相助，但愿將IT系統的本領做一個整體的晉升。當下，已經實現了比Intel高3-5倍的CPU和GPU間I/O帶寬。面向CPU與GPU間大量漫衍的事情負載，如呆板進修，IBM提供了比Intel更勝一籌的表示，這將使呆板的練習時間從幾天縮短到幾小時或幾分鐘。

別的一個應用案例是IBM和一家石油勘察規模的應用公司Stone Ridge相助。IBM用了60臺Power、120片GPU，體積或許有集會會議桌的一半那么大，在90分鐘時間內就完成了計較。假如用Intel的傳統計較平臺，利用的呆板的局限就需要半個足球場那么大，要跑20個小時。

Bob暗示：在高機能計較的時代，計較不能用舊的要領，而是要用新的科技，確保GPU、CPU、I/O、內存等等團結在一起，才氣夠發揮更好的機能。

與互聯網企業配合摸索人工智能

一直以來，IBM在IT規模都飾演著領頭羊的腳色，從云計較、大數據到人工智能方面的創新都是如此。據Bob先容，IBM和谷歌等互聯網公司都有相助。2016年IBM和騰訊相助，在基于 Power的平臺上做Sort Benchmark排序測試，沖破了之前的記載。

據相識，互聯網公司在利用AI可能呆板進修根基都環繞兩個規模，一是如何提供對小我私家化的處事支持，可以或許更精美地提供好的處事。用人工智能方法，就可以提供更精確的資訊。第二，許多互聯網企業把人工智能拿來做對客戶行為闡明的東西，比已往的大數據闡明更進一步，更有精確性。這方面的應用，I/O速度就是要害，只有把I/O速度提高，才氣讓有關人工智能、呆板進修的計較到達更好結果。

與英特爾以處理懲罰器計較為主的偏向差異，IBM主張是開放的OpenPOWER。在與谷歌相助方面，IBM將把最焦點的通道打開，透過OpenPOWER的相助同伴提供周邊的加快器，讓谷歌按照差異規模需求調試出一個最好的結果。

OpenPOWER開啟若干創新

IBM一直僵持OpenPOWER計策，今朝OpenPOWER基金會已經有高出300家相助同伴和企業插手，可以或許在IBM輔佐下實現創新。以前與CPU之間鏈接需要通過PCIe，位寬和速度難以擔保;IBM的相助同伴可以通過OpenCAPI直接和CPU鏈接，很洪流平上晉升了速度，因此在認知計較的時代可以或許到達很是好的效能。

Intel一直將I/O機能限制在芯片上，IBM的計策則是但愿和相助同伴一起掩護他們所有的投入和創新，配合生長。因此，我們看到許多相助同伴選擇了OpenPOWER，這樣的社區也在不絕壯大。

跟著認知計較時代的到來，將來的呆板應運而生，IBM繼承遵循OpenPOWER開放計策，出力提供一整套新技能，在將來的計較時代提供更好的辦理方案。