La intel·ligència artificial: és el moment de passar al treball pràctic @IBM #IBM #IA #intel·ligència artificial

La intel·ligència artificial: és el moment de passar al treball pràctic @IBM #IBM #IA #intel·ligència artificial

Fa un any, el matemàtic Cédric Villani va lliurar el seu informe sobre intel·ligència artificial i va declarar que volia fer de França un campió de la IA al servei de l’home. Per formar els talents necessaris, IBM ha creat amb el seu soci Hardis, una plataforma SaaS dedicada a l’IA per les escoles d’enginyeria.

Històricament a IBM hi ha dues ofertes d’intel·ligència artificial. El primer que tothom coneix, Watson, està disponible al Cloud i fa referència a unes cinquanta APIs especialitzats llestes per el seu us. El segon, PowerAI també anomenat Watson Machine Learning Accelerator, és una plataforma destinada a data scientists i desenvolupadors. En 2018, IBM i el seu soci Hardis van decidir oferir PowerAI en mode allotjat (Cloud on Power for AI). Grenoble INP – Ensimag (Escola Nacional Superior d’Informàtica i Matemàtica Aplicada de Grenoble) va ser la primera escola d’enginyeria a provar i adoptar aquesta oferta. Per a IBM i Hardis, l’objectiu és fer que els darrers desenvolupaments de maquinari i programari en IA estiguin disponibles per a totes les escoles d’enginyeria i universitats científiques.

Una arquitectura tècnica dissenyada per optimitzar els tractaments d’AI

Avui, més i més escoles d’enginyeria i universitats volen centrar-se en la IA per donar suport als seus estudiants i als seus professors-investigadors i preparar-los per als principals reptes de la seva futura vida professional, beneficiant-se de últimes innovacions en Intel·ligència Artificial.

Per això, la màquina utilitzada en aquesta oferta Cloud on Power for AI és un servidor Power9 AC922, optimitzat per a càlculs d’intel·ligència artificial; també és el node base de l’ordinador més potent del planeta, Summit, al capdavant del rànquing TOP500.

El servidor Power AC922 ofereix un rendiment sense precedents per a aplicacions de computació i intel·ligència artificial d’alt rendiment.

Aquest servidor amb tecnologia NVLink té targetes GPU Nvidia Volta V100. Des del punt de vista tècnic, el seu punt fort i diferenciador és interconnectar GPUs entre si, sinó també CPUs i GPUs. Comparat amb les arquitectures x86 amb les seves connexions tradicionals, el bus NVLink té una ample de banda de 5,6 vegades més gran. La visió unificada de la memòria principal del servidor i les memòries ubicades a cadascuna de les targetes gràfiques fan que els càlculs de retropropagació de gradient siguin especialment eficients [1]. IBM va dur a terme proves de dimensionament de l’oferta durant l’estiu de 2018 amb Grenoble INP – Ensimag, després de les quals va resultar aconsellable proposar dues opcions qualificades de Standard i Premium: la primera permet asignar 1 GPU per tal que una escola pugui tractar el treball pràctic d’un grup de 40 estudiants, l’oferta Premium veu el doble de GPU per permetre el processament de treballs de 80 estudiants connectats al sistema.

Cal assenyalar que diversos establiments poden agrupar-se i, per tant, subscriure’s a una única oferta que escullin.

La flexibilitat del mode Saas disponible per a les escoles

Aquesta arquitectura optimitzada per a la IA està disponible en mode SaaS amb un alt nivell de servei. És gestionat per Hardis, que proporciona entorns de suport, suport i còpia de seguretat. L’oferta de programari integra els frameworks i les biblioteques open source dedicades a la intel·ligència artificial més coneguts, com ara TensorFlow, PyTorch, Chainer, Anaconda, Keras, etc. Cada escola té el seu entorn Docker dedicat. L’orquestració del treball dels estudiants la proporciona el programari Spectrum LSP.

Facturat mensualment a partir d’un compromís anual, aquestes dues ofertes estan dissenyades per permetre a les escoles d’enginyeria establir treballs pràctics relacionats amb la IA. Amb Cloud on Power for AI, els estudiants es mouen per modelitzar el que volen. Que sigui intel·ligència artificial, de machine learning o de deep learning.

Sobre Grenoble INP – Ensimag

Als anys 50, Jean Kuntzmann, matemàtic Grenoblois, participa en el naixement de la informàtica mitjançant el desenvolupament d’anàlisi numèrica i de matemàtiques per l’enginyer, tot apropant les matemàtiques i la física. Des de 1962, se centrarà en les matemàtiques per a la informàtica i el disseny lògic. Grenoble INP – Ensimag va ser fundada sota el seu impuls el 1960.

Molt orientada a la investigació, Grenoble INP – Ensimag és la primera escola que es subscriu al programa Cloud on Power for IA de Hardis

A la inauguració de l’associació d’IBM / Grenoble INP – ENSIMAG del 6 de març de 2019, Catherine Chauvois, Director of Systems IBM France, i Jean-Louis Roch, director de Grenoble INP – ENSIMAG, va llançar oficialment el primer tractament de la intel·ligència artificial Grenoble INP.

No Comments

Post A Comment

Aquest lloc utilitza Akismet per reduir el correu brossa. Aprendre com la informació del vostre comentari és processada

X