深度剖析：IBM Power 9的速度與激情！

人工智慧發展已走上高速公路。

在全球研究人員的努力下，算法和模型優化方面幾乎每周都有新的突破性成果面世;數據的收集、存儲、管理、處理能力日益增強，時刻為人工智慧土壤注入新的養料;CPU、GPU、FPGA等多種計算平台也在持續升級換代，計算力的提升讓人激動。

這一切所呈現出來的，是一片繁榮的業態。

人工智慧的市場潛力無疑是巨大的，各大國際性權威調研分析機構對未來幾年人工智慧市場總額的預計都是數百億甚至上千億美元。

這麼大一塊蛋糕，大家肯定都想咬一口。

據不完全統計，只2017這一年，國內就共有137家AI企業獲得159輪融資，融資總額超過400億元，其中過億融資57輪。

作為AI產業發展的基石，底層計算平台備受關注。

目前，業界多以CPU+GPU、CPU+FPGA等異構計算平台為主，以及ASIC(谷歌的TPU就屬於ASIC晶片)。

所有這些異構平台中與CPU配合發揮作用的晶片，我們統稱為「加速器」。

顧名思義，它們是對CPU在深度學習/人工智慧計算方面能力不足的一種補充。

這些加速器各有優勢，競爭也十分激烈，因此吸引了大量的目光。

然而，作為異構計算平台中的核心角色而存在的CPU，在這場事關AI的競爭中，也顯得尤為重要。

2017年底，IBM發布了Power 9處理器，這款面向企業級AI的處理器，在IBM的AI戰略中擁有重要地位。

那麼，作為IBM耕耘了近三十年的Power體系中的最新產物，Power 9的表現如何呢?

成倍的優勢，帶來高速體驗

首先，Power9處理器採用14nm FinFET SOI工藝製造，採用了極為靈活的模塊化設計，單個核心可以支持4線程或者8線程，分別能最多配置24、12個核心，邏輯線程總數最多都是96個。

DDR4內存支持也有兩種模式。

多年來，Power架構一直被拿來與X86架構處理器作比較，也可以說一直與X86進行著「明爭暗鬥」。

我們樂於看到這樣的鬥爭，有了競爭對手的壓力，才會有更好的產品。

單從性能方面看，這次的Power 9擁有絕對的優勢。

Power 9是唯一一款採用了一流 I/O 子系統技術，包括下一代 NVIDIA NVLink、PCIe Gen4 和 OpenCAPI 的處理器。

這些頂尖技術為Power 9帶來了非凡的性能表現，最高可提供相當於X86伺服器9.5倍的I/O帶寬，其性能內核約為X86的兩倍，支持的RAM相當於X86的2.6倍，內存帶寬相當於X86的1.8倍。

▲IBM Power 9處理器

而正如我們所說，「鬥爭」對參與者本身也是非常有利的。

我們可以回過頭看Power家族的上一代產品Power 8，這款產品採用22nm SOI工藝，單核心支持8線程，最多12個核心，線程總數同樣是96個。

不過，Power 9藉助面向GPU/OpenCAPI Acceleration的OpenCAPI和NVLink 2.0高帶寬連接，帶寬提升到了Power 8的4倍，擁有更快的速度。

Power 8無疑也是一款優秀的產品，但集成了最新接口的Power 9看來更勝一籌。

如今，AI晶片市場競爭越來越激烈，在多方的壓力下，Power家族的走勢如何，更讓人期待。

AI創新應用落地，即刻完成

AI時代是一個「速度為王」的時代，無論是模型的開發與訓練、工作負載的部署還是某些特殊業務對實時響應的需求等等，企業都需要一步到位的高速體驗。

專為AI設計的Power 9，自然也致力於幫助企業快捷、高效地直達企業級AI。

Power 9憑藉與加速器之間的高速通信以及卓越的性能，可面向數據密集型工作負載提供加速能力，與優秀AI軟硬體的結合簡化了AI部署，可幫助企業快速獲取數據洞察，即刻獲得認知商業價值。

▲IBM Power Systems AC922伺服器

基於Power 9的最新尖端伺服器 IBM Power Systems AC922，內置加速器，使用GPU處理最繁重的數據負載。

Power 9處理器與加速器之間的高帶寬、高速互連，將帶來全新的AI計算體驗，使深度學習框架性能得到大幅提升，相對X86伺服器，運行速度提升了近4倍。

IBM Power AI工具集從軟體層面上為企業AI提供幫助，藉助DDL Library on Power AI，IBM已將訓練時間從15天縮短到7個小時，提速約58倍。

與AC922伺服器所提供的高性能基礎架構相結合，為數據洞察帶來突破，加速企業創新應用落地，獲得寶貴的先發優勢。

從美國能源部的選擇，窺見其巨大的市場潛力

AI晶片市場現狀說起來並不算複雜，從硬體發展方向上看，一種是使用CPU與GPU、FPGA、ASIC等加速器晶片異構結合，以進行AI運算;另一種則是顛覆傳統計算架構的，通過模擬人腦神經元結構來提升計算能力的「類腦」晶片，由於技術限制，這種晶片距離大規模商用有一定距離。

據推測，專用晶片加速的異構計算平台在未來五年以上仍會是主流。

AI晶片的應用場景以伺服器端(雲端)和終端兩大類為主，即包括各種雲計算在內數據中心與包括車載、手機、機器人、安防等各種應用在內的移動終端。

Power系列向來定位於數據中心、雲計算等高端應用場景，通過Power 9(或Power Systems AC922伺服器)行業領先的性能表現我們也可以預測，該產品未來可能會受到許多雲供應商以及大規模數據中心的青睞。

美國能源部正與IBM合作，打造基於Power 9的超算中心Sierra和Summit，據稱建成後峰值性能將超越目前的超算冠軍神威·太湖之光。

從這件事中，我們也能夠看到Power 9未來的巨大潛力。

OpenPOWER生態圈能帶來什麼?

最後要說的，是我們絕對無法忽略的OpenPOWER生態。

2017年，OpenPOWER基金會全球成員數量從200+快速增長至300+，其中中國成員數量達到45家，覆蓋晶片/SOC、板卡/系統、IO/存儲/加速、系統/集成、軟體、HPC、雲計算、科研等多個領域，圍繞POWER技術，已建立了相對完善的產業鏈條。

以Power為基礎的生態圈，正處於一片繁榮的態勢。

從基礎設施層到上層應用，基於Power的解決方案和產品層出不窮。

Power 9的出現為整個生態圈注入了新鮮的血液，在生態成員的共同挖掘下，我們會看到Power 9的更大價值，當然，也可能會看到Power 9的極限。

作為IBM在AI領域的主角之一，它究竟能帶給世界多少驚喜?我們拭目以待。