IBM กำลังทำการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่ในวงการฮาร์ดแวร์ AI ด้วยการเปิดตัวชิปใหม่สองรุ่นที่ออกแบบมาเพื่อนำความสามารถ AI ขั้นสูงมาสู่ระบบเมนเฟรมของบริษัท ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีได้ประกาศเปิดตัวโปรเซสเซอร์ Telum II และตัวเร่งความเร็ว Spyre ในงานประชุม Hot Chips ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการผสานรวม AI เข้ากับโซลูชันการประมวลผลระดับองค์กรของบริษัท
 |
|---|
| ภาพระยะใกล้ของชิป Telum II และ Spyre Accelerator รุ่นใหม่ของ IBM ซึ่งแสดงถึงเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์ AI ขั้นสูง |
Telum II: ขับเคลื่อน IBM Z รุ่นต่อไป
โปรเซสเซอร์ Telum II ซึ่งผลิตด้วยกระบวนการ 5 นาโนเมตรของ Samsung เป็นการอัพเกรดที่สำคัญจากรุ่นก่อนหน้า:
- 8 คอร์ประสิทธิภาพสูงทำงานที่ความเร็ว 5.5 กิกะเฮิรตซ์
- เพิ่มหน่วยความจำแคชบนชิปขึ้น 40%
- ขยายความจุเสมือน L3 และ L4 เป็น 360 เมกะไบต์และ 2.88 กิกะไบต์ตามลำดับ
- หน่วยประมวลผลข้อมูล (DPU) ใหม่สำหรับการดำเนินการ I/O ที่เร็วขึ้น
- เพิ่มพลังการคำนวณขึ้น 4 เท่า ถึง 24 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS)
- รองรับประเภทข้อมูล INT8 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับโมเดล AI รุ่นใหม่
ตัวเร่งความเร็ว Spyre: เพิ่มขีดความสามารถด้าน AI
เสริมการทำงานของ Telum II คือตัวเร่งความเร็ว Spyre ซึ่งเป็นการ์ด PCIe ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงขึ้น:
- 32 คอร์ตัวเร่งความเร็ว AI
- หน่วยความจำสูงสุด 1 เทราไบต์
- รองรับประเภทข้อมูล int4, int8, fp8 และ fp16
- การใช้พลังงานต่ำที่ 75 วัตต์ต่อการ์ด
Ensemble AI: แนวทางใหม่สำหรับ AI ระดับองค์กร
IBM กำลังส่งเสริมแนวทาง ensemble AI โดยใช้ประโยชน์จากทั้ง Telum II และ Spyre เพื่อรันชุดโมเดล AI ขนาดใหญ่ กลยุทธ์นี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น:
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- โมเดลป้องกันการฟอกเงิน
- ผู้ช่วย AI
- การประมวลผลระหว่างธุรกรรม
ผลกระทบต่อตลาดเมนเฟรม
ด้วยชิปใหม่เหล่านี้ IBM กำลังวางตำแหน่งระบบเมนเฟรมของตนให้สามารถรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นของงาน AI ในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่ระบบ Z เป็นที่รู้จัก การเคลื่อนไหวนี้อาจช่วยให้ IBM รักษาความแข็งแกร่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การเงิน ซึ่งเมนเฟรมประมวลผล 70% ของธุรกรรมทั่วโลก
ในขณะที่ตลาดฮาร์ดแวร์ AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ผลิตภัณฑ์ล่าสุดของ IBM นำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจเมื่อเทียบกับโซลูชันที่ใช้ GPU โดยเฉพาะสำหรับองค์กรที่ลงทุนในระบบนิเวศของ IBM อยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม ยังต้องรอดูว่าชิปเหล่านี้จะเทียบชั้นกับคู่แข่งได้อย่างไรในแง่ของประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในการใช้งาน AI ประเภทต่างๆ