IBM Power System AC922採用的是NVLink 2.0架構，頻寬可達300GB/s，不僅支援GPU與GPU之間高速互連，還能做到記憶體共享。在進行高解析識別時，遇到GPU的記憶體容量不足，便可存取主記憶體，無須犠牲品質或速度。
人工智慧（AI）漸成顯學，AI業應用也不斷地擴大，從運動員的投打表現、癌症腫瘤的自動判讀，到養殖池的產收、路面交通管理，到處可見人工智慧投入的身影，這背後，除了軟體技術之外，更需要強大的IT基礎架構來支持，畢竟人工智慧的基礎便是大數據，不管是機器學習，還是洞察龐大資料所隱藏的訊息，均需要運算力來加以提煉。
▲ IBM與群環科技在去年攜手打造IBM PowerAI Demo Center，創造實驗場域，IBM Power System AC922已進駐在此場域中，透過群環專業人力與加值服務，可為企業加速實踐AI，進一步落實數位轉型。
為了因應此一需求，企業市場上也開始催生出AI專用伺服器，典型的例子當屬IBM的Power Systems伺服器。2018年拿下超級電腦龍頭寶座的美國能源局橡樹嶺實驗室新一代Summit超級電腦，就是採用IBM Power System Accelerated Compute Server（AC922），這款伺服器除了搭載專為AI量身打造的POWER9處理器外，最多還可整合6張NVIDIA Tesla V100 GPU顯示卡，藉由NVIDIA NVLink架構，處理器與GPU之間得以高速互連。
雲象科技共同創辦人葉肇元醫師便坦承，在進行醫療影像AI的過程中，遇到了非常多的挑戰，除了領域知識深厚、醫療資料極為龐雜之外，醫療影像的運算也是非常大的負擔。
而這也是為何硬體在AI應用中非常關鍵的原因，「平心而論，現在的AI晶片與硬體設計離最後的理想階段還有一大段距離，尤其是記憶體的需求，即便是NVIDIA Tesla V100也只有32GB的記憶體而已，如何將數位病理這麼大的影像塞進32GB內，更不用說GPU上的記憶體其實非常昂貴。」雲象科技在近期選擇採用IBM Power System AC922，即是看重其可運用到主記憶體的優勢，大型模型訓練的獨家技術—Large Model Support（LMS）可以加快深度學習模型的訓練時間，經過嘗試，AC922的運算速度是其他平台的5倍。
有鑑於AI場景應用遍地開花，目前IBM也鎖定醫療業、製造業、運輸業、金融業以及零售業等產業領域，以具體落地、務實可行的應用案例印證AI的差異化價值，舉例而言，醫療業可用於快速精準的癌細胞檢測、血液細胞檢測、腦癌3D影像檢測，協助醫療院所提升病理判斷與醫療決策的品質；零售業則可用於零售影像分析，分析人流與貨物狀態，以精準行銷提升營業額、監測產品品質以確保商譽，並優化營運與人力管理。另外，金融業也能以AI為核心的期貨與匯市預測，協助投資人做出更精準的判斷。