KI auf IBM® Z nutzt maschinelles Lernen, um Daten aus jeder Transaktion in Echtzeit-Erkenntnisse umzuwandeln.
Erhalten Sie Einblicke in Erkenntnisse und erzielen Sie schnell zuverlässige, umsetzbare Ergebnisse, ohne dass Sie Daten bewegen müssen. Verwenden Sie Open-Source-Frameworks und -Tools, um KI und maschinelles Lernen auf Ihre wertvollsten Unternehmensdaten in IBM Z anzuwenden.
Watson Code Assistant for Z ist ein auf generativer KI basierendes Tool, dass Entwicklern Zugriff auf den gesamten Lebenszyklus einer Anwendung gibt. Das Produkt umfasst Application Discovery und -Analyse, automatisches Code-Refactoring und Umwandlung von COBOL in Java.
Das KI-Toolkit für Z und LinuxONE besteht aus IBM® Elite Support und IBM Secure Engineering, die Open-Source-KI-Frameworks und IBM-zertifizierte Container auf Sicherheitsschwachstellen überprüfen und die Einhaltung von Branchenvorschriften bestätigen.
Mit Machine Learning for z/OS können Sie Modelle für maschinelles Lernen auf der Plattform Ihrer Wahl erstellen und diese Modelle schnell in Transaktionsanwendungen einsetzen, während Sie gleichzeitig sicherstellen, dass SLAs eingehalten werden.
Mit KI integrierte Transaktionsdaten
Flexible, effiziente und sichere Bereitstellung von Unternehmensdaten für die anspruchsvollsten Hybrid-Cloud-, Transaktions- und Analyseanwendungen.
Python KI-Toolkit
Nutzen Sie eine Bibliothek mit relevanter Open-Source-Software zur Unterstützung moderner Workloads für KI und maschinelles Lernen.
Beschleunigen der TensorFlow-Inferenz
Stellen Sie TensorFlow-Modelle, ganz gleich, wo sie trainiert wurden, in der Nähe Ihrer geschäftskritischen Anwendungen auf IBM Z bereit – nahtlos mit IBM Integrated Accelerator for AI.
In-Memory-Rechenleistung
Profitieren Sie von einer In-Memory-Computing-Engine und einer Analyse-Laufzeitumgebung, die gängige Big-Data-Sprachen wie JavaTM, Scala, Python und R unterstützt.
Kompilierung von Deep-Learning-KI-Modellen im Format .onnx in gemeinsam genutzten Bibliotheken
Kompatible KI-Modelle lassen sich im onnx-Format kompilieren und auf IBM Z mit minimalen Abhängigkeiten ausführen, während Sie gleichzeitig von einer nahtlosen Nutzung des IBM Integrated Accelerator for AI profitieren.
Beliebte Open-Source-Tools
Verwenden Sie Anaconda auf IBM Z und LinuxONE und nutzen Sie branchenübliche Pakete wie Scikit-learn, NumPy und PyTorch mit kostengünstigen zCX-Containern.
Erfahren Sie, wie Sie KI-Lösungen für geschäftskritische Anwendungsfälle, wie z. B. Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung, auf der Plattform einsetzen können.
Entdecken Sie KI mit geringer Latenz auf einem äußerst vertrauenswürdigen und sicheren Unternehmenssystem: dem modernisierten IBM Mainframe.
¹ Mit IBM LinuxONE Emperor 4 lassen sich über ein Modell zur Erkennung von Kreditkartenbetrug bis zu 300 Milliarden Inferenzanfragen pro Tag mit einer Antwortzeit von 1 ms verarbeiten
HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Das Leistungsergebnis wurde aus internen Tests von IBM extrapoliert, bei denen lokale Inferenzoperationen in einer IBM LinuxONE Emperor 4-LPAR mit 48 Kernen und 128 GB Speicher unter Ubuntu 20.04 (SMT-Modus) mit einem synthetischen Modell zur Erkennung von Kreditkartenbetrug (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) unter Verwendung des Integrated Accelerator for AI ausgeführt wurden. Der Benchmark-Test wurde mit 8 parallelen Threads ausgeführt, die jeweils an den ersten Kern eines anderen Chips angeheftet waren. Der Befehl „lscpu“ wurde verwendet, um die Kern-Chip-Topologie zu identifizieren. Es wurde eine Batch-Größe von 128 Inferenzoperationen verwendet. Ergebnisse können variieren.