Корпорация IBM анонсировала СХД Storage Scale System 6000 в форм-факторе 4U. Новинка оптимизирована для хранения полуструктурированных и неструктурированных данных, таких как видеоматериалы, изображения, текст и показания различного оборудования.

В состав изделия входят два контроллера на процессорах AMD EPYC Genoa 7642 (48 ядер; 96 потоков; 2,3–3,3 ГГц; 225 Вт), которые функционируют в режиме Active/Active. Объём оперативной памяти может составлять 768 или 1536 Гбайт.

Могут быть установлены 24 или 48 SSD (NVMe) вместимостью до 30 Тбайт каждый. В первой половине следующего года станут доступны конфигурации с 24 и 48 модулями IBM FlashCore (FCM) ёмкостью до 114 Тбайт (с учётом компрессии 3:1), которые позволят получить эффективную ёмкость до 5,4 Пбайт. Заявленная производительность достигает 13 млн IOPS, пропускная способность — до 256 Гбайт/с. Говорится о поддержке NVIDIA GPUDirect, Container Native Storage Access (CNSA), CSI, HDFS, NFS v4, SMB, HTTP, S3.

Источник изображения: IBM

Доступны 16 слотов расширения PCIe 5.0. Система может быть оборудована сетевыми адаптерами NVIDIA ConnectX-7: поддерживаются до 16 портов 100 Гбит/с RoCE, InfiniBand 200/400 Гбит/с или их комбинация. В оснащение входят четыре блока питания с возможностью горячей замены. Габариты составляют 175 × 483 × 850 мм. СХД использует платформу Red Hat Enterpise Linux (RHEL) и фирменное ПО IBM Storage Scale for Storage Scale System.

Компания IBM учредила фонд Enterprise AI Venture Fund, который поддержит стартапы, занятые разработкой ИИ-продуктов, рассчитанных на корпоративных клиентов. Создание фонда является частью более масштабного плана, в рамках которого IBM планирует нарастить присутствие в быстрорастущей ИИ-отрасли. Помимо денег фонд обеспечит и комплексную поддержку для выхода на рынок, в том числе в виде возможности установить партнёрские отношения с самой IBM.

Новая структура Enterprise AI Venture Fund станет проводником для стартапов, стремящихся поскорее перейти с раннего этапа развития к гиперросту. Особое внимание будет уделяться решениям для узконаправленных проектов. Кроме того, компании получат доступ к опыту техногиганта и стратегиям выхода на рынок. Вместе с тем, по имеющимся данным, IBM не намерена вкладывать много средств в ИИ-стартапы, напрямую конкурирующие с существующими решениями.

Источник изображения: Annie Spratt/unsplash.com

IBM инвестировала немалые средства в сторонние ИИ-стартапы и до учреждения фонда. В сентябре она поддержала раунд инвестиций HiddenLayer общей стоимостью $50 млн и участвовала в инвестициях в объёме $235 млн в компанию Hugging Face. По прогнозам IBM, ИИ к 2030 году позволит «высвободить продуктивность» на $16 трлн, а запуск венчурного фонда открывает дополнительный канал для использования потенциала ИИ и развития компаний.

IBM объявила финансовые результаты III квартала 2023 года. Выручка компании выросла на 4,6 % до $14,75 млрд, что выше консенсус-прогноза аналитиков, опрошенных LSEG (ранее Refinitiv), равного $14,73 млрд. Драйверами роста выручки были подразделения по разработке ПО и оказанию консалтинговых услуг, увеличившие выручку на 7,8 и 6 % соответственно. Вместе с тем инфраструктурное подразделение снизило выручку на 2,4 %.

Выручка подразделения по разработке ПО составила $6,3 млрд (рост — 7,8 %), при этом рост выручки разработчиков Red Hat составил 8 %, подразделения по автоматизации — 14 %, подразделения по обработке данных и ИИ — 6 %. Консалтинговые услуги принесли компании $5,0 млрд (рост — 5,6 %). Выручка инфраструктурного подразделения компании упала на 2,4 % до $3,3 млрд, несмотря на рост продаж Z Systems на 9 %. Падение выручки было отмечено в службе поддержки инфраструктуры (6 %) и сегменте распределённой инфраструктуры (4 %).

Источник изображения: IBM

IBM, которая начала предоставлять ИИ-решения предприятиям за несколько лет до всплеска ажиотажа вокруг генеративного ИИ, отметила большой интерес к её ПО и консультационным услугам со стороны «тысяч клиентов», которые хотят внедрить эту технологию в свою деятельность.

Скорректированная прибыль на акцию тоже превзошла ожидания аналитиков — $2,20 вместо консенсунс-прогноза аналитиков, опрошенных LSEG, равного $2,13. IBM подтвердила прежний прогноз на год по выручке в размере 3–5 % год к году. Также компания ожидает иметь около $10,5 млрд свободного денежного потока, что более чем на $1 млрд больше, чем в прошлом году.

По большей части современные нейросетевые технологии используют ускорители на базе GPU или родственных архитектур как для обучения, так и для инференса. Впрочем, разработчики альтернативных решений не дремлют. В число последних входит компания IBM, недавно сообщившая об успешном завершении испытаний нового нейроморфного процессора NorthPole.

Разработкой чипов, в том или ином виде пытающихся имитировать работу живого мозга, компания занимается давно — чипы IBM TrueNorth второго поколения увидели свет более пяти лет назад. Уже тогда разработчики отошли от традиционных архитектур, отказавшись от понятия памяти как внешнего устройства.

Источник изображений здесь и далее: IBM Research

В итоге TrueNorth получил 400 Мбит (~50 Мбайт) сверхбыстрой интегрированной памяти SRAM (~100 Кбайт на ядро, всего 4096 ядер) и мог эмулировать 1 млн нейронов с 256 млн межнейронных связей. Чип моделировал бинарные нейроны, а вес каждого синапса был закодирован двумя битами.

FPGA (слева) используется только в качестве PCIe-моста

Новый 12-нм нейрочип NorthPole устроен несколько иначе: он состоит из 256 ядер, которые, впрочем, всё так же используют внутреннюю память общим объёмом 192 Мбайт. Дополнительно имеется буфер объёмом 32 Мбайт для IO-тензоров. Каждое из ядер NorthPole за такт способно выполнять 2048 операций с 8-бит точностью вычислений. В режимах 4- и 2-бит точности производительность растёт соответствующим образом. По словам IBM, новый NPU превосходит предшественника в 4000 раз и на частоте 400 МГц мог бы развивать производительность в районе 840 Топс.

Из-за довольно ограниченного объёма памяти NorthPole не подходит для запуска сложных нейросетей вроде GPT-4, но его главное назначение не в этом — чип позиционируется в качестве основы систем машинного зрения, в том числе в системах автопилотов, хирургических роботов и т.п. И в этом качестве новинка, состоящая из 22 млрд транзисторов и имеющая площадь кристалла 800 мм², проявляет себя очень хорошо.

Результаты тестов на эффективность архитектуры NorthPole

Так, в тестах ResNet-50 NorthPole в 25 раз превзошёл по энергоэффективности сопоставимые по техпроцессу GPU, а показатели латентности при этом оказались в 22 раза лучше. В пересчёте на транзисторную сложность IBM говорит о превосходстве даже над новейшими 4-нм решениями NVIDIA. Полные результаты тестирования доступны на science.org.

К сожалению, речь всё ещё идёт об экспериментальном прототипе с довольно грубым по современным меркам 12-нм техпроцессом. По словам исследователей, производительность NorthPole благодаря более совершенным техпроцессам удалось поднять бы ещё в 25 раз. Параллельно IBM ведёт разработки в области ИИ-чипов с элементами аналоговой логики. Достигнутые в рамках 14-нм техпроцесса результаты позволяют говорить об удельной производительности в районе 10,5 Топс/Вт или 1,59 Топс/мм².

Корпорация IBM сообщила о грядущем повышении цен на доступ к облачным сервисам: изменения затронут платформы IaaS и PaaS. Рост стоимости будет варьироваться в зависимости от региона предоставления услуг, а новые тарифы вступят в силу с 1 января 2024 года.

Говорится, что в глобальном масштабе цены на облачные службы IBM поднимутся на 3 %. Это касается самых разных систем, включая Kubernetes Service, Red Hat OpenShift, все службы безопасности и все базы данных.

Источник изображения: IBM

Для клиентов из Далласа, Сан-Хосе и Вашингтона (округ Колумбия) повышение цен не предусмотрено. Наиболее сильно пострадают Осака, Сингапур, Токио, Ченнаи и Сидней, где цены вырастут на 20 %, а для заказчиков из Сан-Паулу прирост стоимости окажется максимальным — 29 %. Во Франкфурте, Мадриде, Милане и Париже цены поднимутся на 16 %, в Лондоне — на 13 %, в Амстердаме, Монреале и Торонто — на 6 %.

Указанные цифры означают прибавку по сравнению с базовыми ценами на облачные услуги в США (в USD). Изменения затронут серверы Bare Metal, виртуальные инстансы, файловые и блочные хранилища, а также сетевую инфраструктуру. Для пользователей IBM Accelerated Archive и Deep Archive рост цен составит соответственно 25 % и 26 %.

По данным аналитической компании Liftr Insights, AWS также повышает цены, в то время как Microsoft Azure и Alibaba Cloud несколько снизили тарифы. Гиперскейлеры в сложившейся макроэкономической обстановке активно предпринимают меры по оптимизации затрат на использование своих облаков.

Компания IBM представила серию больших языковых моделей (LLM) Granite в рамках ИИ-платформы watsonx. Как сообщает IBM, это не единственное пополнение watsonx — добавятся инструменты, упрощающие создание датасетов для обучения LLM, а также ПО, упрощающее адаптацию нейросетей к новым типам задач.

Представленный в мае watsonx представляет собой набор инструментов, помогающий корпоративным клиентам строить генеративные ИИ-модели, а также выполнять смежные задачи вроде адаптации нейросетей под требования безопасности. Новые модели будут доступны при посредничестве компонента watsonx.ai, который уже имеет готовые шаблоны.

Источник изображения: IBM

Серия Granite включает LLM Granite.13b.instruct и Granite.13b.chat, построенные с помощью 2,4-терабайтного набора данных, подобранного специалистами компании. Модели способны составлять краткие резюме документов, «извлекать информацию» и генерировать тексты. Обе модели имеют по 13 млрд параметров. Благодаря относительной компактности, для запуска любой из них достаточно единственного ускорителя NVIDIA V100, который значительно дешевле A100 и H100. Другими словами, получить собственную нейросеть смогут даже очень небольшие компании.

В IBM сообщают, что готовятся и другие модели, а watsonx.ai, помимо наработок IBM, получит Llama-2 (разработана Meta✴) и нейросеть StarCoder, предназначенную для программистов — её представили в мае ServiceNow и Hugging Face. Также watsonx.ai получил механизм генерации синтетических данных, применяемых для обучения кастомных LLM, и инструмент для адаптации параметров нейросети для того, чтобы учить её выполнять новые задачи без «перетренировки».

Дополнительно стало известно, что IBM расширила возможности компонента watsonx.data для управления датасетами, предназначенными для тренировки ИИ. Сообщается, что инструмент получит новые возможности благодаря добавлению «разговорного» интерфейса. Добавятся и другие функции, например, работа с векторными базами данных.

Мир мейнфреймов очень консервативен, в нём часто используются системы, создаваемые десятилетиями на базе давно устаревших языков программирования, но IBM собирается это изменить. Компания анонсировала новый ИИ-сервис watsonx Code Assistant for Z, который должен помочь разработчикам модернизировать программную инфраструктуру.

Нередко до сих пор функционирующие на базе мейнфреймов системы, к примеру, банковские, используют приложения на языке COBOL, которому уже более 60 лет и который не вполне соответствует современным стандартам. Поддерживать систему в актуальном состоянии становится всё сложнее, а стоимость такой поддержки только растёт. Эту проблему и призван решить сервис watsonx Code Assistant for Z.

Источник изображений здесь и далее: IBM

В рамках сервиса предусмотрен доступ к ИИ-ассистенту, работающему на базе одной из крупнейших нейросетей с 20 млрд параметров, IBM watsonx.ai. Целью технологии является перевод COBOL-приложений на язык Java с одновременной минимизацией возникающих в процессе переноса проблем. Ожидается, что это избавит от необходимости поддержки устаревшего кода, снизит затраты на разработку при одновременном её ускорении и упростят внедрение новых технологий, поскольку Java на сегодня является одним из самых распространённых языков программирования в бизнес-сегменте.

Ручной перевод с COBOL на Java весьма трудоёмок, поскольку в сложных приложениях речь порой идёт о миллионах, а иногда и миллиардах строк устаревшего кода, к тому же многое придётся переписывать с нуля. watsonx Code Assistant for Z поможет делать это постепенно, обеспечивая при этом высокое качество кода, а инструментарий IBM Application Discovery and Delivery Intelligence позволит определить первоочередность кода для модернизации. Также будет поддерживаться автоматизированное тестирование для валидации обновлённых приложений.

Корпорация IBM анонсировала ленточный привод TS1170, предназначенный для применения в системах архивирования данных большой ёмкости. Решение обеспечивает высокий уровень безопасности благодаря возможности использования «воздушного зазора» (air gap) и шифрования AES-256.

Задействованы картриджи JF вместимостью 50 Тбайт. С учётом компрессии 3:1 такие носители способны хранить до 150 Тбайт информации. Для сравнения: ленточные картриджи LTO-9 имеют «чистую» ёмкость в 18 Тбайт и эффективную ёмкость в 45 Тбайт со сжатием данных.

Источник изображения: IBM

Поверхность ленты в картриджах JF покрыта частицами феррита стронция, что позволило повысить плотность хранения информации. Ранее IBM и Fujifilm демонстрировали ленточный накопитель вместимостью 580 Тбайт, выполненный по указанной технологии. Таким образом, в перспективе на коммерческом рынке появятся гораздо более ёмкие картриджи.

Привод TS1170 поддерживает интерфейсы SAS-3 и FC16. Заявленная скорость передачи данных достигает 400 Мбайт/с. Габариты составляют 93 × 186 × 467 мм, вес — 5,57 кг. Диапазон рабочих температур — от +16 до +25 °C.

Около года назад участники консорциума LTO — компании HPE, IBM и Quantum — обнародовали план развития стандарта ленточных накопителей LTO Ultrium. С появлением LTO-10 ёмкость картриджа вырастет до 36 Тбайт, а объём хранимых в сжатом виде данных — до 90 Тбайт. Картриджи 14-го поколения обеспечат объём до 576 Тбайт и 1,44 Пбайт соответственно.

Корпорация IBM, по сообщению ресурса Blocks & Files, разработала сервер и специализированное ПО, которые позволяют сформировать объектное хранилище S3 на основе ленточной библиотеки DiamondBack (TS6000).

IBM Diamondback обеспечивает высокую плотность хранения данных — до 27 Пбайт в расчёте на одну OCP-стойку. Применяются ленточные картриджи LTO-9, количество которых достигает 1548. При уровне сжатия 2,5:1 система способна вместить приблизительно 70 Пбайт информации. Максимальная пропускная способность составляет 17,2 Тбайт/час.

Источник изображения: IBM

Платформа DiamondBack S3 в дополнение к ленточной библиотеке включает x86-сервер, который отвечает за работу интерфейса S3 и взаимодействие с картриджами. Клиенты отправляют запросы Get/Put, а система считывает или записывает объекты с/на ленточный накопитель, установленный в одном из приводов.

Предлагаемое решение рассматривается в качестве локальной платформы для архивирования больших массивов данных. Перенести информацию на DiamondBack S3 сможет любой IT-специалист, знакомый с архитектурой S3. При этом заказчики получат в своё распоряжение относительно недорогую СХД большой ёмкости. Доступ к серверу осуществляется посредством Ethernet: это два порта 100GbE для S3-обращений и порт 1GbE для администратора.

Представленная концепция не нова. К примеру, компания XenData ранее анонсировала систему CX-10 Plus, которая предназначена для передачи архивных данных в облачные сервисы хранения и их зеркалирования на ленточных накопителях. Фирма Quantum добавила уровень объектного хранилища в свою систему хранения ActiveScale. Система BlackPearl компании SpectraLogic также может предоставлять интерфейс S3 для ленточной библиотеки.

Корпорация IBM сообщила о том, что в сервисе watsonx.ai появится большая языковая модель Llama 2 с 70 млрд параметров, которую компании Meta✴ и Microsoft анонсировали в июле нынешнего года. Ранний доступ к платформе уже предоставляется избранным клиентам и партнёрам.

Напомним, watsonx.ai является одним из компонентов более комплексной инфраструктуры watsonx, призванной помочь компаниям интегрировать ИИ в свой бизнес. Система watsonx.ai предназначена для создания новых базовых моделей, генеративного ИИ и машинного обучения. Отмечается, что появление Llama 2 в watsonx.ai является результатом сотрудничества между IBM и Meta✴ в области открытых инноваций для ИИ. Это, в частности, работа над проектами open source, такими как PyTorch и Presto.

Источник изображения: pixabay.com

Новая инициатива также поддержит стратегию IBM по предоставлению как собственных, так и сторонних моделей ИИ. В настоящее время в watsonx.ai разработчики могут использовать модели от IBM и сообщества Hugging Face, которые предварительно обучены для поддержки ряда задач обработки естественного языка (NLP), включая ответы на вопросы, создание и обобщение контента, классификацию и извлечение текста.

В целом, доступность Llama 2 в watsonx.ai станет ещё одним этапом программы IBM по развитию генеративного ИИ. В планы также входят выпуск AI Tuning Studio, дополнительных моделей ИИ в watsonx.ai и пр.