Дата-центры выбрасывают немало горячего воздуха, и в IBM Japan и NTT Comware надеются, что смогут анализировать эти выбросы с большой пользой. Как сообщает The Register, новый подход поможет учитывать энергопотребление и выбросы углекислого газа, чтобы в конечном итоге снизить и то и другое. Технология использует температурные датчики вокруг ЦОД, поэтому внутреннюю инфраструктуру для получения данных переделывать не придётся.

Технологию уже протестировали в прошлом году в японском ЦОД NTT Comware. Предсказуемо выяснилось, что температура уже использованного для охлаждения воздуха пропорциональна энергопотреблению. Корреляцию между этими показателями выявили с помощью модели машинного обучения, о способностях которой стороны пока предпочитают не рассказывать. Дополнительно используется пакет приложений IBM Maximo для управления активами и бизнес-процессами.

Известно, что партнёры намерены организовать точный контроль систем охлаждения на основе оценки коллективного энергопотребления серверов. Операторы ЦОД являются первоочередными пользователями разрабатываемой технологии, поскольку охлаждение составляет одну из ключевых статей расходов дата-центров, причём для полноценной работы оборудования необходимо обеспечить оптимальную температуру.

Источник изображения: Walkerssk/pixabay.com

Хотя серверы и сами могут передавать данные о своей производительности, изоляция и конфиденциальность являются основой хорошего хостинга. При этом технология оценки тепловых выбросов позволяет получать данные по косвенным признакам, не отпугивая клиентов, а также потенциально снизить себестоимость эксплуатации, в том числе энергопотребление и даже углеродный выброс. Технология уже демонстрируется в новой японской штаб-квартире IBM в Toranomon Hills Station Tower.

IBM подвела итоги IV квартала и 2023 года в целом. Результаты компании превзошли прогнозы аналитиков, чему способствовал рост спроса на ИИ в целом и генеративный ИИ в частности. По словам гендиректора Арвинда Кришны (Arvind Krishna), в отчётном квартале продажи и заказы по этому направлению последовательно увеличились примерно вдвое.

Выручка IBM в IV квартале выросла на 4,1 % по сравнению с годом ранее, до $17,38 млрд, превысив консенсус-прогноз аналитиков в $17,29 млрд. Скорректированная прибыль (Non-GAAP) за квартал составила $3,87 на акцию, что выше ожиданий Уолл-стрит в размере $3,79 на акцию.

Источник изображений: IBM

Выручка от ПО выросла год к году на 3,1 % до $7,5 млрд, что обусловлено ростом бизнеса Red Hat на 8 %. Годовые заказы Red Hat выросли на 17 %, включая двузначный рост заказов Red Hat Enterprise Linux, OpenShift и Ansible. Гибридные облачные решения увеличили выручку на 2 %, а в сегменте ПО для обеспечения безопасности выручка упала на 5 %.

ПО для обработки транзакций принесло компании на 5 % больше выручки, при этом линейка мейнфреймов zSystems продемонстрировала рост на 8 %. Финансовый директор Джеймс Кавано (James Kavanaugh) отметил: «Клиенты используют zSystems для выполнения все большего количества рабочих нагрузок. Решение остаётся устойчивой платформой».

Консалтинговые услуги принесли компании $5,0 млрд (рост 5,8 %). «Мы — единственная технологическая компания с масштабным консалтинговым бизнесом», — отметил Кавано. «ПО и консалтинг составили 75 % базы доходов IBM по сравнению с 55% в 2020 году», — сообщил он, добавив, что стабильный поток доходов составляет около половины доходов IBM.

Выручка инфраструктурного подразделения компании выросла на 2,7 % до $4,6 млрд. При этом рост продаж zSystems составил 8 %. В службе поддержки инфраструктуры было зафиксировано падение на 9 % год к году, а в сегменте распределённой инфраструктуры, наоборот, был отмечен рост выручки на 8 %.

В целом за 2023 год выручка компании выросла на 2 % до $61,9 млрд. При этом рост выручки от ПО, консалтинга и структурного подразделения составил по 5 % по каждому направлению. В 2024 года IBM планирует обеспечить рост выручки в пределах среднего однозначного показателя (на 4–6 %), в то время как аналитики Уолл-стрит прогнозируют рост около 3 %.

Представитель IBM сообщил агентству Reuters о планах компании уволить часть сотрудников в 2024 году. Но численность её персонала, скорее всего, не изменится, поскольку будет организован найм специалистов на должности, в большей степени ориентированные на ИИ.

Корпорация IBM объявила о подписании окончательного соглашения о приобретении активов Advanced, связанных с модернизацией приложений. Финансовые условия сделки не раскрываются, но говорится, что она должна быть завершена во II квартале нынешнего года после получения необходимых разрешений со стороны регулирующих органов. Сотрудники Advanced присоединятся к подразделению IBM Consulting.

Отмечается, что в ходе цифровой трансформации использование гибридного облака, предусматривающее интеграцию мейнфреймов, может в пять раз увеличить ценность одной только публичной облачной платформы. Однако модернизация приложений и данных мейнфреймов может оказаться очень сложной и дорогостоящей задачей. Приобретение активов Advanced, как ожидается, упростит этот процесс.

В августе прошлого года IBM запустила ИИ-помощника watsonx Code Assistant for Z, который помогает портировать COBOL-приложения для мейнфреймов на Java с одновременной минимизацией возможных проблем. Решения Advanced дополнят возможности названного сервиса, обеспечив комплексный подход к модернизации приложений.

Источник изображения: IBM

Команда Advanced, переходящая в IBM в рамках сделки, имеет более чем 30-летний опыт работы с корпоративными клиентами в рамках модернизации ПО для мейнфреймов. Эти специалисты также обладают знаниями в сфере финансовых услуг, страхования, автомобилестроения, путешествий и транспорта, государственного управления, коммунальных услуг и СМИ.

Данная сделка стала первым приобретением IBM, о котором объявлено в 2024 году. С тех пор, как Арвинд Кришна (Arvind Krishna) стал генеральным директором корпорации в апреле 2020 года, IBM купила более 35 компаний, реализуя свою стратегию по развитию гибридного облака и сервисов ИИ.

Корпорация IBM объявила о заключении соглашения по покупке у немецкой компании Software AG платформ StreamSets и webMethods. Сумма сделки составляет €2,13 млрд в виде денежных средств. Завершить передачу активов планируется во II квартале 2024 года после получения необходимых разрешений со стороны регулирующих органов.

StreamSets — облачная система DataOps, которая позволяет организовать согласованный доступ и доставку данных разных типов из широкого спектра источников. Кроме того, эта платформа упрощает проектирование интеллектуальных конвейеров данных и получение информации в режиме реального времени. В свою очередь, webMethods — решение для интеграции и управления API. Платформа может быть развёрнута локально или в облаке. Система обеспечивает интеграцию B2B, управляемую передачу файлов и пр.

В целом, оба приобретаемых продукта относятся к категории Super iPaaS (интеграционная платформа как услуга): это набор сервисов, которые соединяют разрозненные приложения и процессы в облачной и локальной средах. IBM отмечает, что сделка является частью стратегии, направленной на развитие ИИ и гибридного облака. В частности, StreamSets позволит IBM расширить функциональность watsonx — платформы, которая упрощает внедрение ИИ в разные сферы. А webMethods предоставит клиентам и партнёрам дополнительные инструменты интеграции и управления API для гибридных мультиоблачных сред.

Таким образом, как утверждается, заказчики IBM смогут раскрыть весь потенциал своих приложений и данных. IDC прогнозирует, что мировой рынок программного обеспечения для интеграции превысит $18 млрд в 2027 году, а показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) в этом сегменте составит 16,1 %. Примечательно, что StreamSeats была поглощена Software AG менее двух лет назад.

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.