IBM、AIワークロードを処理するためのz17メインフレームをリリース

IBMは、人工知能の採用を促進するための更新を組み込んだ最新のメインフレームハードウェアの発売を発表した。同社は火曜日、6月18日に利用可能になる新しいIBM z17メインフレームハードウェアを発表した。

同社はまた 述べた 5月にIBM Z Operations Uniteというパフォーマンス管理ツールを導入すると述べた。テック企業は、今年第3四半期に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、z/Os 3.2もリリースする予定である。

IBM、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会社は月曜日、250以上のAIユースケース、AIエージェントや生成AIを含む、最新のメインフレームコンピュータハードウェアであるIBM z17を発表した。」 pic.twitter.com/G7pgFoiLEq

— Tren Griffin (@trengriffin) 4月 8日、 2025

テック大手は4月8日、最新のメインフレームハードウェアであるIBM z17を発表した。コンピュータハードウェア会社は、最新のメインフレームハードウェアがAIの採用を加速するために開発されたと明らかにした。

コンサルティング会社は、IBM z17がIBM Telum IIプロセッサによって駆動されていることを強調した。IBMはまた、最新のメインフレームハードウェアが、 AIエージェント および生成AIを含む250以上のAIユースケースのために設計されていると述べた。

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、世界の生産ITワークロードの68%を処理できる。Market Research Futureも、メインフレーム市場が2024年に推定53億ドルの価値があると示唆した。

テック大手は、z17が1日で4,500億回の推論操作を処理でき、これは前世代のIBM z16と比較して50%の増加であると指摘した。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、同社のオリジナルのTellumプロセッサで動作していた。同社は、新しいメインフレームハードウェアが、他のハードウェア、ソフトウェア、およびオープンソースツールと完全に統合するように設計されていると述べた。

IBM Zの製品管理およびデザイン担当副社長であるTina Tarquinio氏は、同社の新しいAIアクセラレータの開発に5年間費やされてきたことに言及した。Tarquinio氏はまた、 IBM z17の構築にあたり、100人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ました。

タルキーニオ氏は、「オンチップでは、AIアクセラレーションを7.5倍に高めています」と指摘しました。また、業界の他のタイプのアキュレーターやプラットフォームでマルチモデルを実行する場合と比較して、エネルギー消費量が5.5倍少ないと主張しました。

IBMはz17を、明日のワークロード向けに設計しています

IBMは、新システムのAIアクセラレーターに、Telum IIプロセッサーに埋め込まれたAIアクセラレーターコアとSpyreアクセラレーターが含まれていることを明らかにしました。これらは2025年第4四半期に利用可能になります。同社は、z17では32コアのSpyreアクセラレーターがオプションのPCIeカードとして提供され、必要に応じて追加カードを追加できることに言及しました。

「私たちは完全なアクセラレーターを構築しました。それは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を含むものです。」

~ ジェフ・バーンズ、IBMリサーチAIハードウェアセンターディレクター。

リサーチサイエンティストのヴィジー・スリニヴァサン氏は、z17に関連するソフトウェアスタック全体が存在し、Telum IIとSpyreの開発の中心には、ハードウェアとソフトウェアの革新の適切なバランスがあったと述べています。

このテックジャイアントは、2019年にIBMリサーチAIハードウェアセンターを設立し、より効率的な技術でAIの迫り来るエネルギー需要に応えることに集中したと述べました。同社は、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ことができる低精度計算が含まれていると述べました。同社は、既存のGPUやCPUで近似計算を試みるよりも、ゼロから低精度ハードウェアを設計することが、ディープラーニングにおいてより高い電力パフォーマンスをもたらすと主張しました。

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が登場する前から、計算ワークロードに変化が訪れるのを見ていました」と述べました。また、Spyreアクセラレーターとその32コアにより、システムオンチップの投資は実を結んだと考えています。

AIハードウェア設計のシニアマネージャーであり、主要研究スタッフであるレランド・チャン氏は、AIの移り変わる潮流の中でwatsonxが指針となったことを認めました。チャン氏は、ワークロードが急速に変化する中で、チップの開発には数年かかるため、タイムラインがAIチップ設計における大きな課題であると主張しました。また、Spyreを特定のAI推論ベンチマーク向けに最適化するために設計していた際、わずか2ヶ月で目標が完全に変わったことに言及しました。

このテックファームは、Spyreアクセラレーターが、z17のクライアントがそのプラットフォームにもたらす新興のAIワークロードを処理するために設計されたと述べました。このテックジャイアントは、アップグレードされたメインフレームが、分類モデルなど、業界で冷めつつあるモデルではなく、生成AIやエージェントAI向けに最適化されていると主張しました。