IBM Z의 AI는 머신 러닝을 사용하여 모든 거래의 데이터를 실시간 인사이트로 변환할 수 있습니다.
데이터를 이동하지 않고도 인사이트를 발견하고 신뢰할 수 있는 실행 가능한 결과를 신속하게 얻을 수 있습니다. 오픈 소스 프레임워크와 툴을 사용하여 IBM Z에서 가장 중요한 엔터프라이즈 데이터에 AI와 머신 러닝을 적용하세요.
watson Code Assistant for Z는 엔드투엔드 애플리케이션 개발자 라이프사이클을 제공하는 생성형 AI 기반 툴입니다. 애플리케이션 검색 및 분석, 자동화된 코드 리팩토링, COBOL에서 Java로의 변환을 포함합니다.
AI Toolkit for Z and LinuxONE은 오픈 소스 AI 제공 프레임워크와 IBM 인증 컨테이너의 보안 취약성을 조사 및 스캔하고 업계 규정 준수 여부를 검증하는 IBM Elite Support 및 IBM Secure Engineering으로 구성됩니다.
Machine Learning for z/OS를 사용하면 선택한 플랫폼을 활용하여 머신 러닝 모델을 구축하고 SLA를 유지하면서 거래 애플리케이션 내에 해당 모델을 신속하게 배포할 수 있습니다.
AI를 활용한 거래 데이터
가장 까다로운 하이브리드 클라우드와 거래 및 분석 애플리케이션을 지원하는, 민첩하고 효율적이며 안전한 엔터프라이즈 데이터 서비스입니다.
Python AI Toolkit
오늘날의 AI 및 머신 러닝 워크로드를 지원하는 관련 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리에 액세스하세요.
TensorFlow 추론 가속화
어디서나 학습된 TensorFlow 모델을 가져와 IBM Integrated Accelerator for AI를 사용하여 IBM Z에서 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 가깝게 배포할 수 있습니다.
인메모리 컴퓨팅 성능
JavaTM, Scala, Python, R 등 널리 사용되는 빅데이터 언어를 지원하는 인메모리 컴퓨팅 엔진과 분석 런타임으로 발전하세요.
.onnx 딥 러닝 AI 모델을 공유 라이브러리로 컴파일하기
호환 가능한 AI 모델을 onnx 형식으로 컴파일하여 종속성을 최소화하면서 IBM Z에서 실행하는 동시에, IBM Integrated Accelerator for AI를 원활하게 사용할 수 있습니다.
인기 있는 오픈 소스 툴
IBM Z 및 LinuxONE에서 Anaconda를 사용하고, 비용 효율적인 zCX 컨테이너와 함께 Scikit-learn, NumPy, PyTorch와 같은 업계 표준 패키지를 사용할 수 있습니다.
¹ IBM LinuxONE Emperor 4는 신용 카드 사기 탐지 모델을 사용하여 1ms의 응답 시간으로 하루에 최대 3,000억 건의 추론 요청을 처리합니다.
면책 조항: 성능 결과는 Integrated Accelerator for AI를 사용하는 합성 신용카드 사기 탐지 모델을 사용하여 Ubuntu 20.04(SMT 모드)에서 48코어 및 128GB 메모리를 탑재한 IBM LinuxONE Emperor 4 LPAR에서 로컬 추론 작업을 실행한 IBM 내부 테스트에서 추정한 것입니다(https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) . 벤치마크는 다른 칩의 첫 번째 코어에 각각 8개의 병렬 스레드를 연결하여 실행되었습니다. 코어 칩 토폴로지를 식별하는 데 lscpu 명령이 사용되었습니다. 추론 작업의 배치 크기는 128개였습니다. 결과는 경우에 따라 다를 수 있습니다.