IBM fait évoluer de façon significative sa plateforme de deep learning PowerAI en accélérant l’apprentissage machine sur la reconnaissance d’images. Sa mise à jour du logiciel, destinée à ses environnements Power Systems, simplifie le parcours du développeur, notamment sur la partie préparation des données, et réduit à quelques heures, contre plusieurs semaines auparavant, le temps requis pour entraîner les systèmes d’intelligence artificielle, indique le fournisseur dans un communiqué. Quatre évolutions principales y contribuent. La première d’entre elles concerne la facilité d’utilisation du logiciel. Un nouvel outil baptisé AI Vision permet à un développeur disposant de connaissances limitées en deep learning de préparer et de déployer des modèles pour des applications de traitement avancé de l’image.

Ces technologies sont mises en œuvre dans de nombreux domaines, allant de la conduite automatisée à la détection de fraudes en temps réel. Elles sont également utilisées pour améliorer les fonctions de vision associées aux drones ou, encore, dans le commerce de détail, pour identifier les produits lors du passage en caisse, ou vérifier la fraîcheur des fruits et légumes proposés à la vente. La deuxième évolution de PowerAI porte sur les outils de préparation de données. IBM a intégré la plateforme avec son logiciel de virtualisation de clusters Spectrum Conductor. Ce dernier s’appuie sur Apache Spark pour faciliter le processus de transformation des données - structurées et non structurées - et les préparer à l’apprentissage en deep learning.

Puces Power et GPU Nvidia reliées par NVLink

La troisième avancée notable permet à PowerAI d'exploiter une version distribuée de TensorFlow (le framework de machine learning mis en open source par Google et qui a fortement contribué à populariser ces technologies). Cette version distribuée permet de réduire de façon très nette les temps d’apprentissage en exploitant des clusters virtualisés de serveurs dopés aux GPU. Enfin, la quatrième avancée de cette mise à jour se matérialise dans l’outil DL Insight. Ce dernier permet aux data scientists de monitorer le processus d’apprentissage en deep learning et d’ajuster automatiquement les paramètres pour améliorer les performances.

La solution PowerAI est optimisée pour les environnements Power Systems S822LC pour HPC annoncés par IBM avec Nvidia à l'automne dernier. Ceux-ci sont conçus pour les traitements intensifs sur les données tels que le requièrent les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. La performance est renforcée par l’utilisation d’une connexion haut débit NVLink entre les processeurs Power d’IBM et les processeurs graphiques de Nvidia. La plateforme PowerAI s’appuie sur les frameworks Caffe TensorFlow, Theano, Chainer et Torch. Il supporte notamment les bibliothèques Digits, OpenBLabs et Bazel.