現如今，很多企業希望借助人工智能技術推動業務價值的增長，這一目标需要通過構建由人工智能優化的硬件和軟件組成的基礎設施來實現，從而突破性能障礙并随時随地提供人工智能相關洞見。
雖然人工智能引發企業變革已不再是幻想，但其技術應用和普及仍然面臨着巨大的阻礙，其中的挑戰是大多數組織和機構内部目前缺乏開拓人工智能相關技術的能力。據Gartner 2019年針對首席信息官做的相關調查顯示，當問及組織機構應用人工智能所主要面臨的三大挑戰時，有54%的受訪者認為是“員工缺乏必要的技能”，另有27%的受訪者則認為是“将人工智能與現有基礎設施融合的複雜性較高”。
IBM也曾收到過類似的客戶反饋，這正是IBM今天将Watson人工智能能力與IBM Systems的人工智能基礎設施結合起來的原因所在——幫助企業減少人工智能應用過程中所面臨的阻礙。我很高興可以為大家展示全新的Watson Machine Learning Accelerator(WML Accelerator)，這是一款全新的Watson Machine Learning(WML)産品，旨在幫助企業訓練和部署内置于IBM Watson Studio中的機器學習模型，并采用IBM Watson OpenScale進行監測。
讓企業機器學習“易如反掌”
IBM人工智能戰略的強大之處在于我們實現了端到端的全方位的人工智能，踐行了“人工智能的基礎在于相互優化的硬件和軟件緊密配合”這一理念。當客戶使用專為人工智能設計、優化和加速的基礎設施時，可同步了解到其性能提升的潛力，這将有助于企業更快地獲得洞察價值，從而支持更大規模的企業級人工智能項目。
在IBM Think 2018時，我們成功驗證過這套策略的強大優勢，當展示運行在IBM Power Systems 服務器上的IBM Snap ML機器學習庫的性能時，結果顯示Snap ML機器學習庫在以廣告為主的數據集上運行機器學習，以46倍超過谷歌雲(Google Cloud)的速度創下了萬億級數據集的全新紀錄。
自此，IBM研究人員一直努力改進，從而使Snap ML成為一個為企業所用的更優工具。通過集成新的自動化功能，IBM使那些暫時沒有配備如忍者數據科學家(ninja data scientists)的企業用戶可以更容易地使用機器進行學習，減少機器學習流程中時間密集卻又必不可少的任務類型(例如模型選擇和超參數調整等任務)的數量。通過跨集群擴展，以及跨多核CPU和功能強大的現代CPU的擴展，Snap ML能夠及時識别的模型及其超參數配置，從而幫助企業獲得潛在的競争優勢。
伯明翰大學研究計算基礎設施架構師Simon Thompson表示：“很多用戶并沒有意識到開源機器學習目錄到底有多麼龐大，以及要為特定數據或預期結果找到合适工具有多麼困難。Snap ML的自動化模型和數據庫選擇功能極大地縮短了破解上述難題所需的時間，從而使用戶可以更快速地開始機器學習訓練。”
基于這些新工具，IBM研究院構建了一個基于Snap ML的自動學習架構，并在5個數據集中運行企業應用案例，如預測旅客錯過航班的可能性，有人點擊在線廣告的可能性，求職者的薪酬等應用。此外，還有一個更有趣但也更嚴格的數據集，即預測5張随意分發的撲克牌出現同花順的可能性。
我們在4台IBM Power Systems AC922服務器集群上運行這個基于Snap ML的架構，每台服務器都配備了兩個20核IBM POWER9 CPU及4個GPU。為了更直觀地進行對比，在完全相同的配置條件下部署了兩個的開源自動化機器學習架構。通過内部觀測結果發現，在所有5個數據集上，基于Snap ML的架構所達到的特定精度高達另一組競争架構的10倍及以上水平。
将IBM Watson與IBM Power Systems完美融合
我們相信，采用一套完整跨越IBM平台的人工智能策略，可以使我們的客戶能夠随時随地且全面實現人工智能應用。WML Accelerator是IBM設計的一款集成IBM Watson和IBM Power Systems的人工智能解決方案，結合了IBM最卓越的人工智能軟件與和硬件。在緻力于普及人工智能的同時，IBM還宣布在IBM Power Systems與IBM Storage基礎上推出适用于數據存儲的IBM Cloud Private (ICP) for Data，與搭載Watson的 ICP for Data平台一起，繼續開啟客戶使用人工智能相關技術的無限可能性，随時随地以差異化的優質服務助力客戶在競争中獨具優勢。(作者：IBM認知系統人工智能與HPC業務部副總裁Sumit Gupta)
Gartner，2019年首席信息官調查：首席信息官已意識到人工智能的重要性，2019年1月3日。ID編号：G00375246
Snap ML：機器學習層次架構”或“機器學習庫”。
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