L'AI su IBM Z usa il machine learning per convertire i dati di ogni transazione in insight in tempo reale.
Scopri gli insight e ottieni rapidamente risultati affidabili e fruibili senza dover spostare i dati. Applica l'AI e il machine learning ai tuoi dati aziendali più preziosi su IBM Z utilizzando framework e strumenti open source.
Watson Code Assistant for Z è uno strumento basato sull'AI generativa che fornisce un ciclo di vita end-to-end per gli sviluppatori di applicazioni. Include il rilevamento e l'analisi delle applicazioni, il refactoring automatizzato del codice e la conversione da COBOL a Java.
Il toolkit AI per Z e LinuxOne è composto da IBM Elite Support e IBM Secure Engineering, che analizzano e scansionano i framework di server AI open source e i container certificati IBM per individuare le vulnerabilità della sicurezza e verificare la conformità alle normative di settore.
Machine Learning for z/OS ti permette di costruire modelli di machine learning utilizzando la piattaforma che preferisci e di sviluppare rapidamente questi modelli all'interno di applicazioni transazionali, rispettando gli SLA.
Dati transazionali integrati con l'AI
Dati aziendali agili, efficienti e sicuri al servizio delle applicazioni di analytics transazionali e su hybrid cloud più impegnative.
Python AI Toolkit
Accedi a una libreria di software open source pertinenti per supportare i workload di AI e machine learning di oggi.
Accelera l'inferenza di TensorFlow
Utilizza i modelli TensorFlow addestrati ovunque e distribuiscili senza soluzione di continuità vicino alle applicazioni business-critical su IBM Z, utilizzando IBM Integrated Accelerator for AI.
Prestazioni di elaborazione in-memory
Passa a un motore di elaborazione in-memory e un run time di analytics che supportano i linguaggi di big data più diffusi, come JavaTM, Scala, Python e R.
Compila modelli AI di deep learning .onnx in librerie condivise
Compila i modelli AI compatibili in formato onnx ed eseguili su IBM Z con dipendenze minime, utilizzando senza soluzione di continuità anche IBM Integrated Accelerator for AI.
Gli strumenti open source più richiesti
Usa Anaconda su IBM Z e LinuxONE, insieme a pacchetti standard di settore come Scikit-learn, NumPy e PyTorch con container zCX convenienti.
Scopri come realizzare sulla piattaforma soluzioni di AI in casi d'uso business-critical, come il rilevamento delle frodi e il punteggio di affidabilità creditizia.
Scopri l'AI a bassa latenza su un sistema enterprise altamente affidabile e sicuro: IBM Mainframe modernizzato.
¹ Con IBM LinuxONE Emperor 4, puoi elaborare fino a 300 miliardi di richieste di inferenza al giorno, con tempi di risposta di 1 ms, utilizzando un modello di rilevamento delle frodi delle carte di credito
DICHIARAZIONE DI NON RESPONSABILITÀ: i risultati delle prestazioni sono estrapolati dai test interni di IBM che eseguono operazioni di inferenza locali in una LPAR IBM LinuxONE Emperor 4 con 48 core e 128 GB di memoria su Ubuntu 20.04 (modalità SMT), utilizzando un modello di rilevamento delle frodi delle carte di credito sintetico (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) con l'Integrated Accelerator for AI. Il benchmark è stato eseguito con 8 thread paralleli, ciascuno fissato al primo core di un chip diverso. Per identificare la topologia core-chip, è stato utilizzato il comando lscpu. La dimensione del batch utilizzato era di 128 operazioni di inferenza. I risultati sono soggetti a variazioni.