作者：Elpida Tzortatos，IBM 院士兼 IBM Z、LinuxONE z/OS 和 AI 首席技術官；Meeta Vouk，IBM Z AI 產品管理和開發總監

今天，我們很高興地宣布 IBM Z 大型主機推出新的 AI 產品套件，它旨在幫助客戶加速在廣泛的用例和行業中，借助 IBM Z 落地企業級 AI，進而改善業務成果。我們正在將 AI 引入新的用例中，與瑞士保險服務商 La Mobilière 等客戶共同探索，例如，提高保單政策推薦的準確性、提高反洗錢控制措施的準確性和及時性，以及進一步降低金融服務公司的風險。

新的解決方案旨在幫助企業加速采用主流的 AI 框架和工具。我們還將發布增強的 z/OS 機器學習能力 (Machine Learning for IBM z/OS)，并通過最新的 IBM z/OS 操作系統實現高級智能和操作改進。IBM Z 擁有豐富的 AI 產品，再加上 IBM Telum 片上 AI 加速器的低延遲推理功能，旨在幫助客戶將 AI 工作負載集成到其 IBM Z 運行的任務關鍵型的業務應用中，同時滿足其吞吐量 SLA 要求。這些新功能包括：

• 面向 IBM Z 和 LinuxONE 的 AI 工具箱：作為支持 IBM Z 的 watsonx.ai 工具，該工具箱預計在今年第四季度正式發布。它將支持主流的行業標準開源框架，例如 IBM Z Accelerated for TensorFlow、IBM Z Accelerated for TensorFlow Serving、IBM Z Accelerated for Snap ML 等，幫助企業實施可信賴的 AI。

• 面向 IBM z/OS 的 Python AI 工具箱：此增強型工具箱是一個開源 Python 軟件庫，支持遵循 IBM 安全和隱私設計實踐的 AI 和機器學習工作負載。它也是一個支持IBM Z 的 watsonx.ai 工具。客戶現在可以利用符合 IBM zIIP (IBM z Integrated Information Processor) 條件的工具包，以及面向 IBM z/OS 的 Python AI 工具箱和 IBM Open Enterprise SDK for Python 3.11，將 AI 嵌入其應用中。

為了幫助數據科學家、開發人員和 IT 團隊共同實施 AI，這些適用于 IBM Z 的 watsonx.ai 工具支持客戶將主機數據和應用連接到開源框架和軟件包。這些工具包括針對IBM Z 優化的框架和庫，旨在幫助開發人員在 z/OS 上實現可信賴的 AI 功能。在幫助數據科學家和開發人員構建、運行和管理機器學習模型方面，它們享有與 watsonx.ai 同樣的底層支持，并將持續迭代成為 watsonx 平臺的重要組成部分。

• Machine Learning for IBM z/OS (企業版本和核心版本)：該增強型 Machine Learning for IBM z/OS 是 IBM 的全生命周期旗艦平臺，旨在幫助企業在 z/OS 上構建、部署、管理和運行機器學習與深度學習模型。此平臺是針對 z/OS 的 watsonx.ai 擴展，旨支持開發人員和數據科學家更快地開發、部署和監視機器學習模型。在我們看來，企業必須清楚他們的 AI 模型是如何訓練的，在該訓練中使用了哪些數據，以及 AI 模型的建議中包含什么。今天，客戶可以通過 Cloud Pak for Data 使用 Watson OpenScale 功能，在 IBM Z 上實施可信賴的 AI 功能，確保模型和工作流透明且可解釋。在未來幾個月，IBM 計劃針對 IBM z/OS 的工作負載推出上述功能。

• IBM Z onCloud Pak for Data：作為 Cloud Pak for Data 4.7 版本中的功能強大的 Auto AI 工具，該解決方案可以實現構建機器學習模型的自動化。這使用戶能夠上傳其數據，選擇問題類型和指定約束，并進行自動化實驗，快速輕松地生成一系列高性能管道。

• 注入 AI 的 IBM z/OS 3.1：該版本將于 2023 年 9 月 29 日正式發布，IBM z/OS 3.1 代表著主機操作系統智能化的新高度。它使用全新的面向 IBM z/OS 的 AI 系統服務，有望學習和預測如何優化 IT 流程、簡化管理、提高性能以及減少特殊技能需求。

La Mobilière 利用 AI 開創保險行業的未來

我們致力于從芯片往上、從 IBM Telum 處理器開始全面優化面向 AI 的 IBM Z 平臺。IBM z16 搭載的片上集成加速器可實現低延遲推理，IBM Z 所具有的彈性和安全性為此提供有力支持。通過減少推理期間的延遲，客戶能夠縮短從 AI 模型獲取洞察和建議的時間。

“根據我們的研究，從交易價值來看，大約 70% 的全球交易都發生在 IBM Z 上”，Celent 公司總經理 Neil Katkov 博士表示。 “將微調和推理應用于這種規模的任務關鍵型數據，是業務和 IT 運營用例的一次重大創新。”

大規模分析事務可能意味著保險公司可以更快地提出報價建議。例如，La Mobilière 公司依賴于 IBM Z 來處理大量保險業務，并為其最敏感的數據提供安全環境。借助 IBM z16 的 SQL Data Insights 功能，他們可以找到其任務關鍵型數據中的模式，進而改進保險報價預測并降低成本。

“在保險領域，客戶往往追求極致的個性化服務，來獲得內心的保障。作為瑞士領先的保險服務提供商，我們致力于使用現有的最新技術，為我們的客戶兌現這一承諾，”La Mobilière IT 架構師 Thomas Baumann表示。“我們與 IBM 密切合作，在其可信的 IBM z16 上應用 AI 功能，進而更迅速、更準確地處理保險報價建議。其基于 NLP 的 AI 功能近乎實時地揭示隱藏的數據模式，同時確保隱私和安全。我們發現，預測結果的準確性高達 94%，這讓我們有信心將這項技術整合到未來的承保流程中。”

IBM Z 支持 AI 全生命周期

生成式 AI 有很多創新，包括最近發布的 watsonx Code Assistant for Z。這是一個全新的、用于主機應用現代化的生成式 AI 輔助工具，它將幫助開發人員在 IBM Z 上更快地將 COBOL 轉換為 Java，從而提高生產力。

然而，對于許多企業而言，從 AI 中獲得價值的第一步意味著要關注AI 全生命周期，這包括機器學習和深度學習模型的微調、推理和部署。我們認為，企業要利用其任務關鍵型數據，從而充分發揮其 AI 投資的價值。IBM z16 每天能夠處理多達 250 億個加密 z/OS OLTP 交易[1]和多達 300 億個深度學習推理請求，并且延遲只有 1 毫秒。這為大型主機上的 AI 用例創造了更多可能，例如欺詐、反洗錢、清算和結算、醫療保健、應用現代化等。

如需了解更多相關信息，請訪問：https://www.ibm.com/z/artificial-intelligence。

[1] 免責聲明：性能結果來自 IBM 內部測試。該測試在一臺 z16 LPAR 上運行本地推理操作，配置包括 48 個 IFL 和 128 GB 內存，操作系統為 Ubuntu 20.04 (SMT 模式)；使用了一個用于信用卡欺詐檢測的合成模型 (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)，并利用了集成的 AI 加速器。基準測試使用了 8 個并行線程，每個線程均對應不同芯片的第一個核心；采用 lscpu 命令來識別核心芯片拓撲結構，推理運行樣本數為 128。結果可能會有所不同。

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