Lundi 27 Février 2017

Des serveurs Linux IBM pour satisfaire aux exigences des applications de type Intelligence Artificielle, Deep Learning et analytique

Jeudi 8 Septembre 2016
IBM dévoile une série de nouveaux serveurs conçus pour aider à accélérer les applications cognitives et à améliorer le rendement des datacenters. Dotée d’une nouvelle puce, la gamme Linux incorpore les innovations de la communauté OpenPOWER qui offre des niveaux de performance supérieurs et une meilleure efficacité comparé à n’importe quel serveur x86. Ces 3 nouveaux systèmes sont une extension du portefeuille de serveurs Linux d'IBM co-developpés avec les membres de la fondation OpenPOWER.

Des tests préliminaires avec Tencent, fournisseur de services internet basé en Chine, ont montré qu'un cluster de nouveaux serveurs Power d'IBM était capable d'exécuter une charge de travail consommatrice de données 3 fois plus rapidement que l'ancienne infrastructure x86. D'autre part, ce résultat a été atteint tout en réduisant de deux tiers le nombre total de serveurs utilisés. Etant donné les bénéfices significatifs obtenus en termes de coût en utilisant moins de serveurs tout en offrant de meilleures performances, l'entreprise intègre maintenant ces nouveaux serveurs dans son datacenter hyperscale pour prendre en charge les applications liées au big data.

IBM a collaboré avec des leaders du secteur de la technologie à travers la Fondation OpenPOWER pour repenser radicalement la plateforme au niveau des puces et des systèmes en incorporant l'utilisation d'une vaste gamme d'accélérateurs afin d’obtenir de meilleures performances. Le nouveau système IBM Power S822LC pour les serveurs dédiés au calcul haute performance (HPC) résulte de cette collaboration. NVIDIA NVLink est intégré dans le silicium. Ce couplage étroit entre les technologies IBM et NVIDIA permet aux données de circuler 5 fois plus vite que sur un système x86. Les deux nouveaux serveurs LC disponibles aujourd’hui sont l’IBM Power System S821LC et l’IBM Power System S822LC pour le Big Data.
SQ 250-300
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