大型机在人工智能时代有角色吗？

大型机：AI革命的无名英雄

虽然服务器在通用应用程序上表现出色并处理多个客户端，但大型机是专为关键任务任务而建立的。这些强大的系统经常在受监管的行业，处理金融交易和其他高风险数据中发现。它们的强度在于能力，可靠性和安全性，通过先进的虚拟化，强大的灾难恢复，向后兼容和固有的冗余来增强功能。与服务器系统的分布式体系结构不同，大型机通常以集中式方式处理工作负载。

能力，可靠性，安全性及其在高价值交易中的确定作用的结合使大型机在AI时代必不可少。 IBM是领先的大型机提供商，占全球金融交易的70％，这体现了这一点。

AI时代的大型机

IBM最新的Z17大型机旨在满足AI的需求，同时保持大型机期望的严格标准。 Z17由5nm 5.5GHz Telum II CPU提供支持，其单线程的性能比其前身的11％，最高可扩展20％，最高可达64 TB的内存，同时消耗的功率降低了27％。 Telum II还包括一个增强的AI加速器，用于预测和某些生成AI工作负载。对于更苛刻的生成AI任务，可以使用Spyre Accelerator PCIE卡升级Z17。

IBM报告说，与Z16相比，AI吞吐量增加了7.5倍，每天达到4,500亿次AI推论，响应时间为1ms。

人工智能工作负载是大型机的理想

大型机在金融交易和关键任务数据处理中的广泛使用使它们非常适合组合预测性和生成性AI模型。它们的大量，集中处理和多模型功能可以从交易数据中进行有效的模式分析，从而改善欺诈检测，反洗钱洗钱和降低风险。他们还通过AI驱动的助手和自动贸易和医疗保健领域的自主应用来提高业务生产力。其他申请包括贷款风险评估，预防保险欺诈，付款安全，地理空间分析，气候建模和网络安全。

这些只是一些示例，说明了利用大型机功能的预测性，生成性和代理AI如何提供出色的业务成果。通过标准服务器配置，这些结果将很难或不可能实现，尤其是考虑到通常部署大型机的严格监管行业的数据量和安全要求。

未来是大型机

IBM在Z Mainflame平台上报告了250多个客户识别的AI用例，这是一个不断增长的数字。但是，这不仅与硬件有关。 IBM在其解决方案（包括Z平台）上集成了其AI资产（WATSONX，GRANITE，CONSSTLAB和咨询服务），并将自己确立为Enterprise AI的关键合作伙伴。戴尔，富士通和Unisys等竞争对手也在大型机环境中探索AI的潜力。考虑到大型机的典型5 - 7年开发周期，很明显，后代的AI增强大型机已经在开发中。大型机不仅在AI时期幸存下来。他们蓬勃发展。

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