IBM POWER服务器机器学习速度超越谷歌云TensorFlow 46倍

在科技界，企业间的技术较量常常吸引众人目光。比如，IBM声称其POWER服务器的机器学习速度远胜谷歌云，快了整整46倍，这一消息自然成为科技发烧友热议的焦点，同时也引发了人们对两家公司技术差异的好奇。

IBM的宣称

IBM强调其产品拥有显著优势。在美国，IBM内部人士显然对其技术成就充满信心。他们直言不讳，指出在机器学习领域，其POWER服务器速度远超谷歌云，竟高达46倍之多。这一数据令人震惊，暗示着IBM可能在技术上实现了重大突破。这样的成就有望在商业竞争中为IBM打下坚实基础，进而吸引更多合作伙伴和投资者的关注。

IBM内部积极分享成果，这反映出IBM意图增强在人工智能与机器学习领域的商业地位。

谷歌云的算法流程

谷歌云平台同样具备一套详尽的机器学习操作流程。其中，谷歌的软件工程师安德烈亚斯·斯特本兹着手研究机器学习算法，并专注于对大规模广告和推荐场景进行点击行为的预测。比如，有一个特定的训练模型，它的任务是预测“Labs点击日志”中广告的点击次数。

流程颇为繁琐，数据需先经过60分钟的预处理，再开始学习。此过程中，它利用60台工作机器和29台参数机器进行训练。为了获得更佳效果，我们采用了多种建模技术，并进行了深入探索。整个过程耗时颇多。这充分展现了我们脚踏实地钻研技术的精神。

IBM的研究实验

瑞士苏黎世的IBM研究中心的研究人员采用了与谷歌相同的原始数据，以及众多训练样本和丰富特征。例如，托马斯·帕雷尔和塞莱斯廷·邓纳使用了高达42亿个训练样本。他们借助了4台Power AC922服务器，这些服务器配备了特定的CPU和GPU。此外，他们还运用了Snap机器学习库。

在瑞士的苏黎世实验室，他们取得了突破，模型训练仅耗时91.5秒。相较之下，谷歌云需要70分钟，速度提升了46倍。这一成就显然是基于大量实验数据的坚实支撑。

算法优化之处

IBM的研究团队在算法改进方面有独到之处。他们指出，通过运用特定的策略，结合GPU的架构特点，可以充分利用数据的局部性，减少不必要的传输成本。数据传输到GPU后，便可以直接进行加工处理。

面对数据稀疏的情况，IBM团队对算法进行了创新性的改进。这一改进使得算法能更高效地运用硬件资源，进而提升了机器学习任务的执行效率，最终实现了速度上的大幅提高。

与其他学习库的比较

IBM的研究员制作了一张表格，用于对比多种学习库。他们把Snap学习库与谷歌的库及另外三个库进行了结果上的对比。通过这张表格，我们可以清楚地看到各个学习库在各个方面的表现好坏。尽管现在还不能确切知道Snap比其他库优秀多少，因为尚未在完全相同的硬件条件下进行过全面对比，但这样的比较已经为今后深入探究不同学习库提供了方向。

IBM的后续商业价值

这个成就将给IBM的商业活动带来更多机遇。凭借其卓越的机器学习速度，IBM有能力推动其服务器业务的发展。将服务器打造成一个理想的平台，便于接入GPU并运行Snap机器学习库，进行机器学习。这无疑会吸引众多企业在构建机器学习框架时，将IBM的服务器产品纳入考量，从而扩大IBM在该领域的市场份额。

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