说到人工智能，你可能会想到如深度学习、AlphaGo还有IBM Watson等一连串的相关词,而IBM Watson是全球首个认知计算系统的技术平台，具有自然语言处理、数据分析和机器学习的能力，可以从大量的非结构化数据中推理学习，认知计算与人工智能领域有多种交集，但又有所不同，系统主要偏向于通过与人类的自然语言交流与不断学习中让人的分析判断更为精准，为人赋能。
今年，IBM认知商业战略落地中国，将认知计算的触角深入到商业应用中。近日,在IBM硬件系统部服务器业务媒体沟通会上，IBM大中华区硬件系统部Linux系统技术总监徐宁表示，IBM推出认知系统主要源于两大驱动力：一是传统数据分析方式落后，处理大量数据的业务需求在不断升级，二是通过加速的方式处理海量数据，这是技术方面的驱动。
由此，IBM在认知计算方面将重点从三方面深度挖掘，这也是今年IBM服务器战略之一。IBM服务器将提供在Linux和高性能运算的环境中效率更高的解决方案。
第一个发展方向是机器学习、深度学习。首先，IBM充分利用包括GPU、FPGA技术在内的加速器技术，以及OpenCAPI技术来提升系统性能。首先，IBM打造出一款专门适用于深度学习的系统，代号为Minsky系统， 通过NVLink技术将GPU和CPU放到同一等级上。同时，IBM运用目前流行的开源深度学习框架，如Tensorflow和Caffe等其平台上做了一个集成包，供客户免费下载使用。此外，为满足更多企业用户的要求，IBM为该平台提供多用户图形界面，帮助用户做管理和调度工作，用专家函数库为客户做训练时提供基础指导。此外还能多机并行。现在有些开源的框架是支持多机的，但有的仍不支持多机，多机并行功能可以让多台服务器做同样的工作。
第二，GPU加速的数据库。IBM计划在短时间内推出一体机产品。通过GPU加速的数据库，以及Minsky系统，打造高性能的计算平台，做出实时数据库的一体机产品。
第三，高性能计算。IBM与美国国家级实验室联合开发下一代高性能计算机，计划今年交付。基于IBM即将推出的Power9芯片，结合NVIDIA下一代GPU——Volta以及NVLink2.0。很多人开始意识到加速计算是将来计算机的主要发展方向，这也是为什么国家实验室会向IBM或者NVIDIA订购加速计算系统的原因。可见，高性能计算也是很重要的认知系统发展方向。IBM在高性能计算领域与很多高等院校进行合作，使用IBM的机器来做高性能计算平台。
总而言之，IBM认知系统所瞄准的三个方向就是机器学习/深度学习、GPU加速数据库或一些开源的数据库产品，以及高性能计算。除了已涉及的云计算、大数据、AI和区块链等领域的实际应用，IBM服务器发展战略未来还有哪些新看点，我们拭目以待。
