在兰斯大学,我们就OpenPOWER、POWER9与PowerAI展开讨论

作者:Michaël Krajecki教授,兰斯大学

上个月,兰斯大学(University of Reims)成功举办了一场研讨会,就OpenPOWER基金会、POWER9和PowerAI进行探讨交流。该大学的教师、学生与来自IBM POWER Systems、 EBV Elektronik以及巴塞罗那超算中心的专家们济济一堂,分享知识、交流技术、碰撞智慧,呈现了一场精彩的思想盛宴!

与会者就有关深度学习、POWER9及PowerAI的多个主题发表观点、展开讨论。现场碰撞出怎样的火花?

IBM Power Systems的Thibaud Besson介绍了OpenPOWER 基金会、POWER9与PowerAI的基础知识:Besson阐述了专为人工智能工作负载设计的POWER9为何被誉为最先进的计算架构。他还展示了在该系统上运行的创新软件PowerAI,安装简单且易于使用的特性,让新产品和方案可以更快地推向市场。

EBV Elektronik公司的Franck Maul重点介绍了赛灵思的产品:Maul演示了多款赛灵思产品,指出这些产品将在不远的未来为人工智能市场带来大变革,并进一步分析了为何赛灵思提供的产品最适合当前市场的客户。他同时展示了赛灵思FPGA,着重突出了其与IBM AC922服务器的完美搭配。

来自巴塞罗那超算中心(The Barcelona Supercomputing Center)的Guillaume Houzeauk博士分享了如何在POWER9与AC922服务器上实现Fluid Dynamics。在一场更为技术性的论坛上,巴塞罗那超算中心介绍了西班牙某大型汽车制造商通过在AC922服务器集群上实现Fluid Dynamics,极大改进了汽车的设计,同时降低了产品成本和生产周期。

IBM公司Ander Ochoa Gilo带来的演讲主题是分布式深度学习与大模型支持。Ochoa Gilo深入剖析了深度学习的优势,生动展示了如何充分利用Caffe与 Tensorflow中的GPU内存,以及如何进行实际部署。通过现场示例,Ochoa Gilo展示了如何采用AC922服务器加速深度学习,进而让用户获得分辨率比x86方案高10倍的高清图像。

此外,他还演示了PowerAI另一项非常实用的特性,即:分布式深度学习,该特性利用AC922服务器内存之间的RDMA连接性,在两台服务器上训练某个模型,可以缩短训练时间。最后,Ochoa Gilo展示了SnapML框架,它能够让非深度学习模型通过GPU而得到加速,从而将训练时间缩短4倍。他在现场演示了其开箱即用的高效性 ——而在演示结束之前,现场的一些研究人员就已经在服务器集群上完成了各自的部署,令人印象深刻。

IBM POWER Systems的Thibaud Besson主要介绍了PowerAI Vision、CAPI和OpenCAPI接口。在演讲中,Thibaud Besson解释了为什么PowerAI Vision对于那些无力聘请全球顶级数据科学家的企业而言是一个有效的解决方案。在现场示例中,他从头创建了一个数据集,运行训练功能后将其投入生产之中。最后,Besson陈述了开放式架构的实用性,深入解读了CAPI与OpenCAPI以及将其用于I/O密集型工作负载的巨大优势。

人工智能是兰斯大学及其合作伙伴最感兴趣的课题之一,该大学另外的一些项目正在探索人工智能在农业和葡萄栽培领域的应用。

本次研讨会提供了一个开放交流的平台,让更多的人深入了解OpenPOWER与人工智能,让与会者更好地理解当地研究人员的需求。活动现场互动积极,反响强烈。感谢所有参与的人!

文章转载自:OpenPOWER在中国

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