IBM Zに搭載のAIは、機械学習を利用して、あらゆるトランザクションのデータをリアルタイムで洞察に変換します。
データを移動することなく、洞察を引き出し、信頼のおける実用的な成果を迅速に獲得できます。オープンソースのフレームワークとツールを使用して、IBM Z上のデータの中でも最も価値のある企業データにAIと機械学習を適用します。
watsonx Code Assistant for Zは、アプリケーション開発者がライフサイクル全体で利用できる生成AI搭載ツールです。アプリケーションに関する情報の収集と分析、コードの自動リファクタリング、COBOLからJavaへの変換が含まれます。
AI Toolkit for IBM Z and LinuxONEは、IBM Elite SupportとIBM Secure Engineeringで構成されており、オープンソースのAIサービス・フレームワークとIBM認定コンテナを精査してスキャンし、セキュリティーの脆弱性の有無を調べ、業界規制への準拠を検証します。
Machine Learning for z/OSは、任意のプラットフォームを使用して機械学習モデルを構築し、SLAを維持しながらトランザクション処理用アプリケーション内に素早く展開します。
AIがトランザクション・データに浸透
最も要求の厳しいハイブリッドクラウドと、トランザクション処理および分析用アプリケーションに、企業データを俊敏で効率的かつ安全に提供します。
Python AIツールキット
先進のAIと機械学習のワークロードをサポートするために、関連するオープンソース・ソフトウェアのライブラリーにアクセスできます。
Tensorflow推論の高速化
Integrated Accelerator for AIをシームレスに使用して、学習済みのTensorFlowモデルをさまざまな場所に持ち込み、IBM Z上の重要なアプリケーションの近くに導入します。
インメモリー・コンピューティングの性能
Java、Scala、Python、Rなどの一般的なビッグデータ言語をサポートするインメモリー・コンピュート・エンジンと分析のランタイムでパフォーマンスを進化させます。
.onnxのディープ・ラーニングAIモデルを共有ライブラリーにコンパイル
互換性のあるAIモデルをonnx形式にコンパイルし、最小限の依存関係でIBM Z上でそれらを実行します。IBM Integrated Accelerator for AIもシームレスに使用できます。
一般的なオープンソース・ツール
IBM ZとLinuxONEでAnacondaを使用し、コスト効率の良いzCXコンテナで、Scikit-learn、NumPy、PyTorchなどの業界標準パッケージを使用します。
¹ IBM LinuxONE Emperor 4は、クレジット・カード情報への不正アクセス検知モデルを使用して、1日当たり最大3,000億件の推論リクエストを応答時間1ミリ秒で処理します。
免責事項：パフォーマンス結果は、IBM LinuxONE Emperor 4 LPAR（Ubuntu 20.04（SMTモード）を基盤とする48コア、メモリー128GB）でIBMが実施した推論演算をローカルで実行する内部テストから推察されるものです。テストには、Integrated Accelerator for AIを使用する合成クレジット・カード不正アクセス検知モデル（https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection）が使用されました。ベンチマークは、各チップの最初のコアにそれぞれ固定された8つの並列スレッドで実行されました。コアチップ・トポロジーの特定には、lscpuコマンドが使用されました。バッチ・サイズ128の推論演算が使用されました。結果は異なることがあります。