在人工智能浪潮席卷全球科技行业之际，有一位"老将"正准备重新登上舞台。IBM近日发布了一份题为《大型机作为数字化转型主力》的28页报告，力图证明这个已有60年历史的计算平台在AI时代仍然不可或缺。这份由IBM商业价值研究所撰写的报告不仅展示了大型机的现状，更描绘了它在AI驱动的数字化转型中的关键角色。
报告显示，79%的IT高管认为大型机对于实现AI驱动的创新至关重要。经过60年的演进，大型机已成为存储和处理海量关键业务数据的中坚力量。随着各组织开始踏上AI驱动的数字化转型之旅，大型机将在提升数据价值方面发挥关键作用。
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IBM似乎担心大型机用户可能会认为现代生成式AI工作负载仅适合公有云和/或数据中心的x86和GPU服务器。因此，该报告强调了大型机在这一领域的重要性。IBM提出了一种混合方法，将大型机、公有云和边缘计算结合起来，根据工作负载的特性选择最合适的平台。
报告建议大型机用户"利用AI进行交易内洞察，以增强包括欺诈检测、反洗钱、信贷决策、产品推荐、动态定价和情感分析在内的业务用例"。一个引人注目的案例是，一家北美银行通过将信用卡交易评分应用迁移到大型机上，将处理能力从原来每秒80毫秒处理20%的交易，提升到每秒2毫秒处理15，000笔交易，实现了100%的交易评分，每年在欺诈预防方面节省了约2000万美元。
IBM强调，配备嵌入式片上AI加速器的大型机"可以扩展到每秒处理数百万次推理请求，延迟极低，这对于交易AI用例（如检测支付欺诈）尤为重要"。IBM提出了"集成AI"方法，将现有的机器学习模型与新型大语言模型(LLMs)结合起来，以提高预测的准确性。
除了业务应用，AI还可以用于改善大型机管理。报告发现，74%的高管认为将AI集成到大型机操作中并转变系统管理和维护方式至关重要。AI驱动的自动化、预测分析、自我修复和自我调优功能可以主动检测和预防问题，优化工作流程，提高系统可靠性。
在安全方面，大型机可以利用AI进行网络威胁的监控、分析、检测和响应。此外，生成式AI和代码助手可以加速旧编程语言（如COBOL）到Java的转换和JCL开发，"通过使开发人员能够更快、更高效地现代化或构建应用程序来缩小大型机技能差距"。
IBM正在为其下一代z16大型机（预计于2025年推出）采用AI处理卸载方法，配备专用的AI数据处理单元(DPUs)。新一代大型机将配备多达32个Telum II处理器，具有片上AI推理加速能力，速率为24TOPS。Spyre加速器将增加32个AI加速器核心和1GB DRAM，性能与Telum II片上AI加速器相当。
然而，IBM并未提及向其大型机架构添加GPU的计划。推理工作负载将在大型机上有效运行，但AI训练工作负载则不然。我们可以期待IBM为大型机安排矢量化和矢量数据库功能，以支持推理工作负载中的检索增强生成（RAG）。
对于本评论员而言，向大型机添加GPU将是一种"圣杯"级的突破，因为这将为在这个经典的大型计算平台上运行AI训练工作负载打开大门。也许这种想法，即GPU协处理器，将成为z17大型机世代的特色。
