写真はDan Farber氏によるもので、Flickrから引用。.IBMは、人工知能（AI）の導入を促進するためのアップデートを組み込んだメインフレーム・ハードウェアの最新バージョンのリリースを発表しました。同社は火曜日、6月18日に発売予定の新しいIBM z17メインフレーム・ハードウェアを発表しました。.
同社はまた、 発表しました。また、メインフレーム・オペレーティング・システムの新バージョンであるz/Os 3.2を今年第3四半期にリリースする予定です。
IBMがIBM z17メインフレームコンピュータハードウェアを発表
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ハードウェアおよびコンサルティング企業は月曜日、AIエージェントや生成AIなど250以上のAIユースケース向けに設計されたメインフレームコンピュータハードウェアの最新バージョンであるIBM z17を発表しました。pic.twitter.com/ G7pgFoiLEq
— トレン・グリフィン（@trengriffin） 2025年4月8日
4月8日、テクノロジー大手のIBMはメインフレーム・ハードウェアの最新版となるIBM z17を発表しました。コンピューター・ハードウェア企業であるIBMは、この最新版メインフレーム・ハードウェアがAI導入の加速を目的として開発されたことを明らかにしました。.
コンサルティング会社は、IBM z17がIBM Telum IIプロセッサーを搭載していることを強調しました。IBMはまた、メインフレーム・ハードウェアの最新バージョンは、 AIエージェントや生成AIを含む250以上のAIユースケース向けに設計されていると述べました。
データによると、メインフレームは現在、フォーチュン500企業の71%で使用されており、世界の本番環境ITワークロードの68%を処理できます。また、Market Research Futureは、メインフレーム市場が2024年には推定53億ドルに達すると予測しています。.
IBMは、z17が1日あたり4,500億回の推論演算を処理できると発表しました。これは、前世代のIBM z16と比較して50%の増加です。以前のメインフレームハードウェアは2022年にリリースされ、同社のオリジナルTellumプロセッサを搭載していました。同社によると、新しいメインフレームハードウェアは、他のハードウェア、ソフトウェア、オープンソースツールと完全に統合できるように設計されているとのことです。.
IBM Zの製品管理および設計担当バイスプレジデントであるティナ・タルキニオ氏は、同社の新しいAIアクセラレーターの開発には5年かかっていると述べました。また、 IBMがz17の開発にあたり、100社以上の顧客からフィードバックを得るために2,000時間以上の研究時間を費やしたことも明らかにしました。
タルキニオ氏は、「オンチップでAIアクセラレーションを7.5倍向上させている」と強調しました。また、業界内の他のアクセラレータやプラットフォームで人間がマルチモデル化を行うのに必要なエネルギーと比べて、5.5倍も少ないと主張しました。.
IBMは将来のワークロード向けにz17を設計
IBMは、新システムのAIアクセラレータには、Telum IIプロセッサの組み込みAIアクセラレータコアと、2025年第4四半期に提供開始予定のSpyreアクセラレータが含まれることを明らかにした。同社によると、z17では、32コアのSpyreアクセラレータがオプションのPCIeカードとして提供され、必要に応じて追加のカードを追加できるという。.
「私たちは完全なアクセラレータを開発しました。システムオンチップ、PCIeカード、コンパイラ、ランタイム、デバイスドライバーなどです。」
~ IBM リサーチ AI ハードウェア センター所長、ジェフ バーンズ
研究科学者の Viji Srinivasan 氏は、z17 にはソフトウェア スタック全体が含まれており、Telum II と Spyre の開発の中心はハードウェアとソフトウェアのイノベーションの適切なバランスであったと述べています。.
このテクノロジー大手は、AIの差し迫ったエネルギー需要をより効率的な技術で満たすことに注力するため、2019年にIBMリサーチAIハードウェアセンターを設立したと発表した。同社によると、同社のAIハードウェア戦略には、AI計算を実行するシステムの電力効率を向上させる低精度コンピューティングが含まれているという。同社は、低精度ハードウェアをゼロから設計することで、既存のGPUやCPUで近似計算を行うよりも、ディープラーニングの電力性能が向上すると主張した。.
プログラムのディレクターであるジョン・ローゼン氏は、「ChatGPT以前から、コンピューティングワークロードに変化が起きていることは分かっていました」と述べています。また、システムオンチップ（Spyre Accelerator）とその32個のコアによって、この技術が成果を上げたと考えています。.
AIハードウェア設計部門の主任研究スタッフ兼シニアマネージャーであるリーランド・チャン氏は、AIの潮流が変わりゆく中で、Watsonxが導きの光となってきたことを認めました。チャン氏は、ワークロードは急速に変化する一方で、チップの開発には何年もかかるため、AIチップ設計においてはタイムラインが大きな課題であると主張しました。また、チームが特定のAI推論ベンチマーク向けに最適化するためにSpyreを設計していた際、わずか2ヶ月で目標が完全に変更されたことも指摘しました。.
同社は、Spyreアクセラレーターは、z17クライアントが自社プラットフォームにもたらす新たなAIワークロードに対応できるように設計されていると述べた。同社は、アップグレードされたメインフレームは、AI分野で冷え込んでいるモデルではなく、例えば分類モデルなどの生成型AIやエージェント型AIに最適化されていると主張した。.
