在科技界，企業間的技術較量常常吸引眾人目光。比如，IBM聲稱其POWER服務器的機器學習速度遠勝谷歌云，快了整整46倍，這一消息自然成為科技發燒友熱議的焦點，同時也引發了人們對兩家公司技術差異的好奇。

IBM的宣稱

IBM強調其產品擁有顯著優勢。在美國，IBM內部人士顯然對其技術成就充滿信心。他們直言不諱，指出在機器學習領域，其POWER服務器速度遠超谷歌云，竟高達46倍之多。這一數據令人震驚，暗示著IBM可能在技術上實現了重大突破。這樣的成就有望在商業競爭中為IBM打下堅實基礎，進而吸引更多合作伙伴和投資者的關注。

IBM內部積極分享成果，這反映出IBM意圖增強在人工智能與機器學習領域的商業地位。

谷歌云的算法流程

谷歌云平臺同樣具備一套詳盡的機器學習操作流程。其中，谷歌的軟件工程師安德烈亞斯·斯特本茲著手研究機器學習算法，并專注于對大規模廣告和推薦場景進行點擊行為的預測。比如，有一個特定的訓練模型，它的任務是預測“Labs點擊日志”中廣告的點擊次數。

流程頗為繁瑣，數據需先經過60分鐘的預處理，再開始學習。此過程中，它利用60臺工作機器和29臺參數機器進行訓練。為了獲得更佳效果，我們采用了多種建模技術，并進行了深入探索。整個過程耗時頗多。這充分展現了我們腳踏實地鉆研技術的精神。

IBM的研究實驗

瑞士蘇黎世的IBM研究中心的研究人員采用了與谷歌相同的原始數據，以及眾多訓練樣本和豐富特征。例如，托馬斯·帕雷爾和塞萊斯廷·鄧納使用了高達42億個訓練樣本。他們借助了4臺Power AC922服務器，這些服務器配備了特定的CPU和GPU。此外，他們還運用了Snap機器學習庫。

在瑞士的蘇黎世實驗室，他們取得了突破，模型訓練僅耗時91.5秒。相較之下，谷歌云需要70分鐘，速度提升了46倍。這一成就顯然是基于大量實驗數據的堅實支撐。

算法優化之處

IBM的研究團隊在算法改進方面有獨到之處。他們指出，通過運用特定的策略，結合GPU的架構特點，可以充分利用數據的局部性，減少不必要的傳輸成本。數據傳輸到GPU后，便可以直接進行加工處理。

面對數據稀疏的情況，IBM團隊對算法進行了創新性的改進。這一改進使得算法能更高效地運用硬件資源，進而提升了機器學習任務的執行效率，最終實現了速度上的大幅提高。

與其他學習庫的比較

IBM的研究員制作了一張表格，用于對比多種學習庫。他們把Snap學習庫與谷歌的庫及另外三個庫進行了結果上的對比。通過這張表格，我們可以清楚地看到各個學習庫在各個方面的表現好壞。盡管現在還不能確切知道Snap比其他庫優秀多少，因為尚未在完全相同的硬件條件下進行過全面對比，但這樣的比較已經為今后深入探究不同學習庫提供了方向。

IBM的后續商業價值

這個成就將給IBM的商業活動帶來更多機遇。憑借其卓越的機器學習速度，IBM有能力推動其服務器業務的發展。將服務器打造成一個理想的平臺，便于接入GPU并運行Snap機器學習庫，進行機器學習。這無疑會吸引眾多企業在構建機器學習框架時，將IBM的服務器產品納入考量，從而擴大IBM在該領域的市場份額。

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