IBM Z推出企業(yè)級AI新能力，持續(xù)助力主機客戶AI之旅

今天，我們很高興地宣布IBM Z大型主機推出新的AI產品套件，它旨在幫助客戶加速在廣泛的用例和行業(yè)中，借助IBM Z落地企業(yè)級AI，進而改善業(yè)務成果。我們正在將AI引入新的用例中，與瑞士保險服務商La Mobilière等客戶共同探索，例如，提高保單政策推薦的準確性、提高反洗錢控制措施的準確性和及時性，以及進一步降低金融服務公司的風險。

新的解決方案旨在幫助企業(yè)加速采用主流的AI框架和工具。我們還將發(fā)布增強的z/OS機器學習能力（Machine Learning for IBM z/OS），并通過最新的IBM z/OS操作系統(tǒng)實現高級智能和操作改進。IBM Z擁有豐富的AI產品，再加上IBM Telum片上AI加速器的低延遲推理功能，旨在幫助客戶將AI工作負載集成到其IBM Z運行的任務關鍵型的業(yè)務應用中，同時滿足其吞吐量SLA要求。這些新功能包括：

·面向IBM Z和LinuxONE的AI工具箱：作為支持IBM Z的watsonx.ai工具，該工具箱預計在今年第四季度正式發(fā)布。它將支持主流的行業(yè)標準開源框架，例如IBM Z Accelerated for TensorFlow、IBM Z Accelerated for TensorFlow Serving、IBM Z Accelerated for Snap ML等，幫助企業(yè)實施可信賴的AI。

·面向IBM z/OS的Python AI工具箱：此增強型工具箱是一個開源Python軟件庫，支持遵循IBM安全和隱私設計實踐的AI和機器學習工作負載。它也是一個支持IBM Z的watsonx.ai工具?？蛻衄F在可以利用符合IBM zIIP（IBM z Integrated Information Processor）條件的工具包，以及面向IBM z/OS的Python AI工具箱和IBM Open Enterprise SDK for Python 3.11，將AI嵌入其應用中。

為了幫助數據科學家、開發(fā)人員和IT團隊共同實施AI，這些適用于IBM Z的watsonx.ai工具支持客戶將主機數據和應用連接到開源框架和軟件包。這些工具包括針對IBM Z優(yōu)化的框架和庫，旨在幫助開發(fā)人員在z/OS上實現可信賴的AI功能。在幫助數據科學家和開發(fā)人員構建、運行和管理機器學習模型方面，它們享有與watsonx.ai同樣的底層支持，并將持續(xù)迭代成為watsonx平臺的重要組成部分。

·Machine Learning for IBM z/OS（企業(yè)版本和核心版本）：該增強型Machine Learning for IBM z/OS是IBM的全生命周期旗艦平臺，旨在幫助企業(yè)在z/OS上構建、部署、管理和運行機器學習與深度學習模型。此平臺是針對z/OS的watsonx.ai擴展，旨支持開發(fā)人員和數據科學家更快地開發(fā)、部署和監(jiān)視機器學習模型。在我們看來，企業(yè)必須清楚他們的AI模型是如何訓練的，在該訓練中使用了哪些數據，以及AI模型的建議中包含什么。今天，客戶可以通過Cloud Pak for Data使用Watson OpenScale功能，在IBM Z上實施可信賴的AI功能，確保模型和工作流透明且可解釋。在未來幾個月，IBM計劃針對IBM z/OS的工作負載推出上述功能。

·IBM Z on Cloud Pak for Data：作為Cloud Pak for Data 4.7版本中的功能強大的Auto AI工具，該解決方案可以實現構建機器學習模型的自動化。這使用戶能夠上傳其數據，選擇問題類型和指定約束，并進行自動化實驗，快速輕松地生成一系列高性能管道。

·注入AI的IBM z/OS 3.1：該版本將于2023年9月29日正式發(fā)布，IBM z/OS 3.1代表著主機操作系統(tǒng)智能化的新高度。它使用全新的面向IBM z/OS的AI系統(tǒng)服務，有望學習和預測如何優(yōu)化IT流程、簡化管理、提高性能以及減少特殊技能需求。

La Mobilière利用AI開創(chuàng)保險行業(yè)的未來

我們致力于從芯片往上、從IBM Telum處理器開始全面優(yōu)化面向AI的IBM Z平臺。IBM z16搭載的片上集成加速器可實現低延遲推理，IBM Z所具有的彈性和安全性為此提供有力支持。通過減少推理期間的延遲，客戶能夠縮短從AI模型獲取洞察和建議的時間。

“根據我們的研究，從交易價值來看，大約70%的全球交易都發(fā)生在IBM Z上”，Celent公司總經理Neil Katkov博士表示?！皩⑽⒄{和推理應用于這種規(guī)模的任務關鍵型數據，是業(yè)務和IT運營用例的一次重大創(chuàng)新。”

大規(guī)模分析事務可能意味著保險公司可以更快地提出報價建議。例如，La Mobilière公司依賴于IBM Z來處理大量保險業(yè)務，并為其最敏感的數據提供安全環(huán)境。借助IBM z16的SQL Data Insights功能，他們可以找到其任務關鍵型數據中的模式，進而改進保險報價預測并降低成本。

“在保險領域，客戶往往追求極致的個性化服務，來獲得內心的保障。作為瑞士領先的保險服務提供商，我們致力于使用現有的最新技術，為我們的客戶兌現這一承諾，”La Mobilière IT架構師Thomas Baumann表示?！拔覀兣cIBM密切合作，在其可信的IBM z16上應用AI功能，進而更迅速、更準確地處理保險報價建議。其基于NLP的AI功能近乎實時地揭示隱藏的數據模式，同時確保隱私和安全。我們發(fā)現，預測結果的準確性高達94%，這讓我們有信心將這項技術整合到未來的承保流程中?！?/p>

IBM Z支持AI全生命周期

生成式AI有很多創(chuàng)新，包括最近發(fā)布的watsonx Code Assistant for Z。這是一個全新的、用于主機應用現代化的生成式AI輔助工具，它將幫助開發(fā)人員在IBM Z上更快地將COBOL轉換為Java，從而提高生產力。

然而，對于許多企業(yè)而言，從AI中獲得價值的第一步意味著要關注AI全生命周期，這包括機器學習和深度學習模型的微調、推理和部署。我們認為，企業(yè)要利用其任務關鍵型數據，從而充分發(fā)揮其AI投資的價值。IBM z16每天能夠處理多達250億個加密z/OS OLTP交易【1】和多達300億個深度學習推理請求，并且延遲只有1毫秒。這為大型主機上的AI用例創(chuàng)造了更多可能，例如欺詐、反洗錢、清算和結算、醫(yī)療保健、應用現代化等。

【1】免責聲明：性能結果來自IBM內部測試。該測試在一臺z16 LPAR上運行本地推理操作，配置包括48個IFL和128 GB內存，操作系統(tǒng)為Ubuntu 20.04（SMT模式）；使用了一個用于信用卡欺詐檢測的合成模型（https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection），并利用了集成的AI加速器。基準測試使用了8個并行線程，每個線程均對應不同芯片的第一個核心；采用lscpu命令來識別核心芯片拓撲結構，推理運行樣本數為128。結果可能會有所不同。