实现AI的关键点在于可以让机器以更快的速度像人类的方式一样思考和学习。很明显,这就需要超一流的高性能工具,为GPU加速的深度学习提供强大动力。
Nvidia架构师分析GPU在大数据及高性能计算领域的优势
IBM专家分析Power S822LC for HPC服务器在高性能领域的优势
建立了实现仿真分析流程化自动化和实时数据处理平台,缩短产品设计和赛道数据优化周期。利用IBM? Spectrum? Computing软件在高性能计算环境中实现虚拟设计应用和赛车分析的吞吐量和效率最大化。
数据量、数据生成速度和数据种类正不断给各行业的性能和扩展带来阻碍, IBM Power Systems 以数据为中心的设计以及 OpenPOWER Foundation 的 HPC 和 HPDA 解决方案的目标。
认知计算的定义和通过具体场景演示如何多维度优化分析。以及与人工相比的优点。
介绍了人工智能市场的组成、企业级深度学习的应用场及人工智能深度学习发展方向和方法。展示了IBM深度学习平台的解决方案及其优点。
PowerAI工具框架介绍
IBM认知系统在医疗影像分析领域实际解决方案演示