Мейнфреймы по-прежнему сохраняют актуальность, несмотря бурное развитие ИИ-технологий и облачных сервисов, пишет The Register со ссылкой на новое исследование State of Mainframe Modernization компании Kyndryl.

Согласно данным опроса 500 топ-менеджеров ИТ-индустрии, многие организации интегрируют свои мейнфреймы с публичными и частными облачными платформами и совершенствуют свои программы модернизации, перемещая некоторые рабочие нагрузки с мейнфрейма и обновляя другие на месте, чтобы продолжать пользоваться такими преимуществами мейнфреймов, как безопасность и надёжность.

Kyndryl сообщила, что 86 % респондентов развёртывают или планируют развёртывать инструменты и приложения генеративного ИИ в своей среде мейнфреймов. Исходя из этого Kyndryl назвала 2024 год «годом внедрения ИИ на мейнфреймах». Сама IBM заявила, что генеративный ИИ стал движущей силой в её бизнесе мейнфреймов, проносящим больше выручки в последние кварталы.

Источник изображения: IBM

Большая часть участников опроса (80 %) всё ещё находится на стадии изучения возможностей генеративного ИИ, но вместе с тем 41 % респондентов надеется использовать его для ускорения операций и снижения их подверженности человеческим ошибкам. Между тем, 33 % респондентов нацелены на улучшение клиентского опыта, например, за счёт повышения персонализации, а также разблокировании критически важных данных и преобразование неструктурированных данных в полезную информацию, в то время как треть участников опроса планирует использовать генеративный ИИ для извлечения бизнес-информации из своих данных, управляемых мейнфреймами, чтобы помочь в разработке новых продуктов или услуг.

Согласно Kyndryl, генеративный ИИ также может помочь в модернизации, «проливая свет на внутреннюю работу монолитных приложений», что, как утверждается, может компенсировать нехватку навыков работы с мейнфреймами у нынешних сотрудников. Вместе с тем меньшая часть респондентов, чьи компании применяют мейнфреймы, не планирует использовать генеративный ИИ в какой-либо форме, ссылаясь на проблемы безопасности и регулирования в качестве причины своего нежелания или говоря о наличии других приоритетов.

Опрос показал, что компании, продолжающие эксплуатировать мейнфреймы, стремятся использовать их с максимальной эффективностью, но также и пользоваться гибкостью облачных сервисов. Хотя 96 % респондентов заявили, что перемещают некоторые рабочие нагрузки с мейнфреймов (около трети), 89 % согласились, что эти системы по-прежнему чрезвычайно или очень важны для их бизнес-операций.

В отчёте Kyndryl выделено три основных варианта модернизации мейнфреймов, причём большинство организаций использует их сочетания. Один из них — миграция, перенос некоторых или всех приложений и данных в облако или на локальную альтернативу. Второй вариант — интеграция данных и приложений мейнфрейма с другими платформами, что позволяет, например, новым облачным приложениям получать к ним доступ. Как ожидается, эта модель будет использоваться чаще с продолжающейся эволюцией генеративного ИИ, сообщила Kyndryl. Третий вариант — модернизация рабочих нагрузок на мейнфрейме, определение того, какие приложения следует сохранить, заменить или удалить, что подразумевает модернизацию исходного кода приложений или использование более современных языков, а также использование новых технологий, таких как ИИ и контейнеризация.

Это уже второе исследование State of Mainframe Modernization компании Kyndryl, и в этом году больше респондентов заявили, что они сосредоточены в первую очередь на модернизации или интеграции с облаком, в то время как меньшее количество выбрали в качестве первоочередной задачи перенос рабочих нагрузок с мейнфрейма.

Около 53 % респондентов заявили о росте использования мейнфреймов в этом году, а 49 % сообщили, что ожидают дальнейшего роста использования в течение следующих 12 месяцев. По словам Kyndryl, окупаемость инвестиций в проекты модернизации мейнфреймов составляет от 114 до 225 %.

Что также важно, 66 % респондентов заявили, что уровень безопасности, предлагаемый мэйнфреймами, является для них самым важным фактором, и почти половина опрошенных назвала обеспечение безопасности основной причиной инвестиций в модернизацию.

Один из руководителей ИТ-отдела оптовой компании в США сообщил, что был принят гибридный облачный подход, поскольку он позволяет хранить конфиденциальные данные в защищённой среде мейнфрейма, используя облако для менее важных рабочих нагрузок.

Также в исследовании сообщается о сохранении проблемы с нехваткой персонала с соответствующим опытом работы с мейнфреймами. 18 % респондентов из компаний, интегрирующих мейнфреймы с другими платформами, заявили, что недостаточный опыт был основным препятствием для успеха проекта, в то время как более четверти участников опроса выразили обеспокоенность тем, что их организациям не хватает необходимого уровня навыков для эффективной модернизации мейнфреймов. IBM пытается решить проблему с кадрами, представив в начале этого года пару инициатив по решению проблемы нехватки инженеров.

Также отмечено, что что 43 % респондентов указали, что у них нет навыков использования возможностей ИИ и генеративного ИИ, что заставляет всё больше организаций обращаться к внешним поставщикам, таким как Kyndryl, для реализации своих проектов модернизации. Подводя итоги, Kyndryl сделала вывод о том, что мейнфрейм остаётся важнейшей ИТ-средой для многих предприятий и даже становится всё более актуальным благодаря своей безопасности, надёжности и производительности.

Высокопроизводительный вычислительный комплекс Summit, установленный в Окриджской национальной лаборатории (ORNL) Министерства энергетики США, будет выведен из эксплуатации в ноябре 2024 года. Обслуживать машину становится всё дороже, а по эффективности она уступает современным суперкомпьютерам.

Summit был запущен в 2018 году и сразу же возглавил рейтинг мощнейших вычислительных систем мира TOP500. Комплекс насчитывает 4608 узлов, каждый из которых оборудован двумя 22-ядерными процессорами IBM POWER9 с частотой 3,07 ГГц и шестью ускорителями NVIDIA Tesla GV100. Узлы соединены через двухканальную сеть Mellanox EDR InfiniBand, что обеспечивает пропускную способность в 200 Гбит/с для каждого сервера. Энергопотребление машины составляет чуть больше 10 МВт.

Источник изображения: ORNL

FP64-быстродействие Summit достигает 148,6 Пфлопс (Linpack), а пиковая производительность составляет 200,79 Пфлопс. За шесть лет своей работы суперкомпьютер ни разу не выбывал из первой десятки TOP500: так, в нынешнем рейтинге он занимает девятую позицию.

Источник изображения: ORNL

Отправить Summit на покой планировалось в начале 2024-го. Однако затем была запущена инициатива SummitPLUS, и срок службы вычислительного комплекса увеличился практически на год. Отмечается, что этот суперкомпьютер оказался необычайно продуктивным. Он обеспечил исследователям по всему миру более 200 млн часов работы вычислительных узлов.

В настоящее время ORNL эксплуатирует ряд других суперкомпьютеров, в число которых входит Frontier — самый мощный НРС-комплекс в мире. Его пиковое быстродействие достигает 1714,81 Пфлопс, или более 1,7 Эфлопс. При этом энергопотребление составляет 22 786 кВт: таким образом, система Frontier не только быстрее, но и значительно энергоэффективнее Summit. А весной этого года из-за растущего количества сбоев и протечек СЖО на аукционе был продан 5,34-ПФлопс суперкомпьютер Cheyenne.

Red Hat объявила о запуске платформы Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) для создания генеративных ИИ-решений в облачных средах. По данным Silicon Angle, анонсированный три месяца назад пакет ПО сделали общедоступным в ходе мероприятия Red Hat Summit.

Ранее анонсированный пакет включает семейство открытых языковых моделей IBM Granite, а также инструмент настройки моделей InstructLab, разработанный самой RedHat. Всё это объединили в образ RHEL для развёртывания в гибридных облаках и на локальных площадках. В компании сообщили, что RHEL AI упростит и удешевит разработку компактных и недорогих моделей.

Затраты на обучение моделей могут быть очень высокими, в Red Hat сообщают, что на создание некоторых передовых моделей уходит до $200 млн. И это только на обучение, без учёта стоимости самих данных и настройки, критически важной для выполнения специальных задач каждой конкретной компании. В Red Hat уверяют, что будущее за небольшими генеративными ИИ-моделями, большинство которых будет open source.

Источник изображения: Red Hat

В компании рассчитывают, что RHEL AI станет основной платформой для создания «бюджетных» и открытых решений. По умолчанию предоставляется библиотека бесплатных LLM Granite общего назначения. InstructLab поможет в тонкой настройке моделей без обширных навыков, связанными с наукой о данных. А интеграция с Red Hat OpenShift AI упростит обучение, настройку и обслуживание моделей. RHEL AI позволит разворачивать генеративный ИИ в непосредственной близости от баз данных и хранилищ компаний.

RHEL AI оптимизирован для развёртывания на новейших серверах Dell PowerEdge и обеспечивает все возможности, предоставляемые подпиской Red Hat, в т.ч. круглосуточную поддержку, расширенную поддержку жизненного цикла моделей и, например, правовую защиту Open Source Assurance. Поскольку RHEL AI фактически является расширением Red Hat Enterprise Linux, дистрибутив можно использовать и на любом другом оборудовании, в том числе в облаках. Решение уже доступно у AWS и IBM Cloud, в Google Cloud и Azure появится возможность использовать его позже в этом году. В IBM Cloud ожидается появление предложения «как услуги» — по подписке в самом облаке, но только в следующем году.

Ранее сообщалось, что для запуска RHEL AI требуются весьма производительные сертифицированные системы с ускорителями, имеющими минимум 320 Гбайт памяти и хранилище от 200 Гбайт. Среди протестированных указаны серверы Dell с четырьмя NVIDIA H100, Lenovo с восемью AMD Instinct MI300X, а также инстансы IBM Cloud GX3. Вскоре обещана поддержка инстансов AWS EC2 P5 с NVIDIA H100 и ускорителей Intel.

Вместе с процессорами Telum II для систем z17 компания IBM представила и собственные ускорители Spyre, ещё больше расширяющие возможности будущих мейнфреймов в области обработки ИИ-нагрузок. Они станут дополнением к встроенным в Telum ИИ-блокам.

Источник изображений: IBM

Spyre представляет собой плату расширения с интерфейсом PCIe 5.0 x16 и теплопакетом 75 Вт. Помимо самого нейропроцессора IBM на ней установлено 128 Гбайт памяти LPDDR5, а производительность в ИИ-задачах оценивается производителем в более чем 300 Топс, т.е. новинки подходят для инференса крупных моделей. Сам чип приозводится с использованием 5-нм техпроцесса Samsung 5LPE и содержит 26 млрд транзисторов, а площадь его кристалла составляет 330 мм².

Spyre включает 32 ядра, каждое из которых дополнено 2 Мбайт быстрой скрэтч-памяти. Отдельно отмечено, что последняя не является кешем. При этом заявлена эффективность использования доступных вычислительных ресурсов — свыше 55 % на ядро. Каждое ядро содержит 78 матричных блоков и раздельные FP16-аккумуляторы, по восемь на «вход» и «выход». Интересно, что ядра Spyre и скрэтч-память используют отдельные кольцевые двунаправленные шины разной разрядности (32 и 128 бит соответственно), причём с оперативной памятью на скорости 200 Гбайт/с соединена именно вторая.

Каждый узел (drawer) на базе Telum II способен вместить восемь плат Spyre, которые формируют логический кластер, располагающий 1 Тбайт памяти с совокупной ПСП 1,6 Тбайт/с, но, разумеется, каждая плата будет ограничена 128 Гбайт/с из-за интерфейса PCIe 5.0 x16. Spyre создан с упором на предиктивный и генеративный ИИ, благо в полной комплектации новые мейнфреймы могут нести 96 таких ускорителей и развивать до 30 ПОпс (Петаопс).

Новинки рассчитаны на работу в средах zCX или Linux on Z, сопровождаются оптимизированным набором библиотек и совместимы с популярными фреймворками Pytoch, TensorFlow и ONNX. Они станут частью программных платформ IBM watsonx и Red Hat OpenShift. Новые мейнфреймы IBM z17 должны дебютировать на рынке в 2025 году. А в собственном облаке IBM будет также полагаться и на Intel Gaudi 3.

Несмотря на доминирование архитектур x86 и Arm, а также растущую популярность RISC-V, востребованность классических мейнфреймов IBM на базе z/Architecture по-прежнему остаётся высокой, и компания продолжает активно развивать данное направление. На этой неделе IBM представила наследника Telum — процессор Telum II, в котором не только получили развитие заложенные ранее идеи, но и были реализованы достаточно серьёзные нововведения.

Telum II будет выпускаться Samsung по 5-нм техпроцессу 5HPP (43 млрд транзисторов, 600 мм²). Он по-прежнему имеет восемь ядер с фиксированной рабочей частотой 5,5 ГГц. Сами ядра подверглись усовершенствованию, пусть и достаточно минорному: повышена точность предсказания ветвлений, улучшены механизмы сквозной записи и трансляции адресов. Это должно обеспечить новинке 20 % преимущества в пересчёте на процессорный разъём в сравнении с предшественником. Также благодаря новому техпроцессу удалось снизить площадь ядра на 20 %, а энергопотребление — на 15 %. Для поддержания постоянной тактовой частоты в Telum II используется новый блок управления напряжениями.

Источник изображений: IBM

Серьёзно улучшена подсистема кешей: объём кеш-памяти подрос на 40 %, всего разделов L2-кеша десять. Каждый из них имеет объём 36 Мбайт, а латентность не превышает 3,6 нс. Объёмы виртуальных кешей L3 (11,5 нс) и L4 (48,5 нс) выросли до 360 Мбайт (на процессор) и 2,88 Гбайт (на узел) соответственно. Сама технология виртуального кеширования такова, что текущее свободное место в L2 может использоваться для любой задачи, где может быть востребовано. На 30 % повышена пропускная способность связи чипа с внешним миром, а общение на межузловом уровне теперь шифруется.

Встроенный ИИ-блок в Telum II в сравнении с предыдущим поколением стал вчетверо быстрее — 24 Топс. Сам сопроцессор имеет архитектуру, оптимальную для работы с LLM и нагрузками, в которых активно используется сравнительный анализ структурных или текстовых массивов данных. Есть поддержка INT8/FP16. При этом любой ИИ-ускоритель Telum II может работать с любым из ядер в пределах узла (drawer), что в предельной конфигурации даёт производительность на уровне 192 Топс, а для полностью сконфигурированной системы этот показатель равен 768 Топс. «Снаружи» ИИ-ускоритель доступен в виде набора CISC-инструкций.

А вот блок DPU дебютировал в Telum II впервые. Что интересно, архитектурно он не располагается «позади» PCI Express, как это бывает в системах на базе x86 или Arm, а имеет когерентное подключение к кешу L2 процессорных ядер, и при этом имеет свою подсистему кешей. Применение DPU, по словам IBM, позволило снизить энергозатраты на обслуживание операций ввода-вывода на 70 %. DPU жизненно необходим, поскольку на мейнфреймах будут работать тысячи инстансов, а самим системам теперь полагается и внешний ИИ-ускоритель Spyre.

Всего в состав DPU входит четыре кластера по по восемь программируемых микроядер, каждое из которых имеет кеш L1 объёмом 32+32 Кбайт и работает под управлением кастомных протоколов, разработанных IBM. DPU предоставляет шину PCI Express 5.0 и в полной конфигурации c 32 процессорами и 12 модулями расширения по 16 слотов x16 в каждом система на базе Telum II может работать со 192 адаптерами PCIe.

Компания-производитель позиционирует новые системы, как enterpise-решения широкого спектра для сценариев с использованием ИИ, в том числе, в режиме Ensemble AI, в котором одновременно над задачей могут работать модели разного размера и сложности. В этом режиме малая модель выявления мошеннических атак может работать как быстрое средство, а для отдельных, особенно важных транзакций в работу включается более сложная, но и более эффективная модель класса LLM.

Процессоры Telum II станут основой как новых мейнфреймов IBM Z, работающих под управлением классической z/OS, так и Linux. Ожидается, что платформы IBM z17 на базе Telum II будут доступны уже в следующем году.

Компании Intel и IBM намерены активно сотрудничать в сфере облачных ИИ-решений. По данным HPC Wire, доступ к ускорителям Intel Gaudi 3 будет предоставляться в облаке IBM Cloud с начала 2025 года. Сотрудничество обеспечит и поддержку Gaudi 3 ИИ-платформой IBM Watsonx. IBM Cloud станет первым поставщиком облачных услуг, принявшим на вооружение Gaudi 3 как для гибридных, так и для локальных сред.

Взаимодействие компаний позволит внедрять и масштабировать современные ИИ-решения, а комбинированное использование Gaudi 3 с процессорами Xeon Emerald Rapids откроет перед пользователями дополнительные возможности в облаках IBM. Gaudi 3 будут применяться и в задачах инференса на платформе Watsonx — клиенты смогут оптимизировать исполнение таких нагрузок с учётом соотношения цены и производительности.

Для помощи клиентам в различных отраслях, в том числе тех, деятельность которых жёстко регулируется, компании предложат возможности IBM Cloud для гибкого масштабирования нагрузок, а интеграция Gaudi 3 в среду IBM Cloud Virtual Servers for VPC позволит компаниям, использующим аппаратную базу x86, быстрее и безопаснее использовать свои решения, чем до интеграции.

Источник изображения: Intel

Ранее сообщалось, что модель Gaudi 3 готова бросить вызов ускорителям NVIDIA. В своё время Intel выступила с заявлением о 50 % превосходстве новинки в инференс-сценариях над NVIDIA H100, а также о 40 % преимуществе в энергоэффективности при значительно меньшей стоимости. Позже Intel публично раскрыла стоимость новых ускорителей, нарушив негласные правила рынка.

Корпорация IBM анонсировала компактный сервер POWER S1012 на платформе POWER10, предназначенный для решения ИИ-задач на периферии. Новинка будет предлагаться в двух вариантах исполнения — в корпусе башенного типа и в виде системы формата 2U половинной ширины, что позволит размещать в стандартной стойке два устройства бок о бок.

Решение оснащается модулем POWER10 eSCM с одним, четырьмя или восемью ядрами (3,0–3,9 ГГц) и 256 Гбайт памяти. Каждое ядро способно выполнять до восьми потоков инструкций одновременно (SMT8), благодаря чему максимальная конфигурация обеспечивает до 64 потоков. Заявленная пропускная способность памяти — до 102 Гбайт/с.

Источник изображений: IBM

Конфигурация POWER S1012 (Bonnell) может включать два слота PCIe 5.0 x8 или один слот PCIe 4.0 x16, а также дополнительный разъём PCIe 5.0 x8. Допускается установка четырёх накопителей NVMe U.2.

По заявлениям IBM, в плане производительности новинка втрое превосходит сервер POWER S814, поддержка которого закончится буквально на днях. Модификация в формате 2U половинной ширины позволяет сократить пространство для оборудования до 75 % по сравнению со стоечным сервером POWER S1014 (4U). Применение POWER S1012 на периферии даёт возможность выполнять определённые ИИ-задачи непосредственно в точке получения данных, что снижает задержки и уменьшает нагрузку на сетевые каналы.

Сервер POWER S1012 станет доступен у IBM и сертифицированных бизнес-партнёров 14 июня 2024 года. Клиенты смогут выбрать оптимальный для себя период поддержки в диапазоне от трёх до пяти лет. Кроме того, в зависимости от потребностей будут доступны дополнительные варианты обслуживания.

По большей части современные нейросетевые технологии используют ускорители на базе GPU или родственных архитектур как для обучения, так и для инференса. Впрочем, разработчики альтернативных решений не дремлют. В число последних входит компания IBM, недавно сообщившая об успешном завершении испытаний нового нейроморфного процессора NorthPole.

Разработкой чипов, в том или ином виде пытающихся имитировать работу живого мозга, компания занимается давно — чипы IBM TrueNorth второго поколения увидели свет более пяти лет назад. Уже тогда разработчики отошли от традиционных архитектур, отказавшись от понятия памяти как внешнего устройства.

Источник изображений здесь и далее: IBM Research

В итоге TrueNorth получил 400 Мбит (~50 Мбайт) сверхбыстрой интегрированной памяти SRAM (~100 Кбайт на ядро, всего 4096 ядер) и мог эмулировать 1 млн нейронов с 256 млн межнейронных связей. Чип моделировал бинарные нейроны, а вес каждого синапса был закодирован двумя битами.

FPGA (слева) используется только в качестве PCIe-моста

Новый 12-нм нейрочип NorthPole устроен несколько иначе: он состоит из 256 ядер, которые, впрочем, всё так же используют внутреннюю память общим объёмом 192 Мбайт. Дополнительно имеется буфер объёмом 32 Мбайт для IO-тензоров. Каждое из ядер NorthPole за такт способно выполнять 2048 операций с 8-бит точностью вычислений. В режимах 4- и 2-бит точности производительность растёт соответствующим образом. По словам IBM, новый NPU превосходит предшественника в 4000 раз и на частоте 400 МГц мог бы развивать производительность в районе 840 Топс.

Из-за довольно ограниченного объёма памяти NorthPole не подходит для запуска сложных нейросетей вроде GPT-4, но его главное назначение не в этом — чип позиционируется в качестве основы систем машинного зрения, в том числе в системах автопилотов, хирургических роботов и т.п. И в этом качестве новинка, состоящая из 22 млрд транзисторов и имеющая площадь кристалла 800 мм², проявляет себя очень хорошо.

Результаты тестов на эффективность архитектуры NorthPole

Так, в тестах ResNet-50 NorthPole в 25 раз превзошёл по энергоэффективности сопоставимые по техпроцессу GPU, а показатели латентности при этом оказались в 22 раза лучше. В пересчёте на транзисторную сложность IBM говорит о превосходстве даже над новейшими 4-нм решениями NVIDIA. Полные результаты тестирования доступны на science.org.

К сожалению, речь всё ещё идёт об экспериментальном прототипе с довольно грубым по современным меркам 12-нм техпроцессом. По словам исследователей, производительность NorthPole благодаря более совершенным техпроцессам удалось поднять бы ещё в 25 раз. Параллельно IBM ведёт разработки в области ИИ-чипов с элементами аналоговой логики. Достигнутые в рамках 14-нм техпроцесса результаты позволяют говорить об удельной производительности в районе 10,5 Топс/Вт или 1,59 Топс/мм².

Корпорация IBM анонсировала ленточный привод TS1170, предназначенный для применения в системах архивирования данных большой ёмкости. Решение обеспечивает высокий уровень безопасности благодаря возможности использования «воздушного зазора» (air gap) и шифрования AES-256.

Задействованы картриджи JF вместимостью 50 Тбайт. С учётом компрессии 3:1 такие носители способны хранить до 150 Тбайт информации. Для сравнения: ленточные картриджи LTO-9 имеют «чистую» ёмкость в 18 Тбайт и эффективную ёмкость в 45 Тбайт со сжатием данных.

Источник изображения: IBM

Поверхность ленты в картриджах JF покрыта частицами феррита стронция, что позволило повысить плотность хранения информации. Ранее IBM и Fujifilm демонстрировали ленточный накопитель вместимостью 580 Тбайт, выполненный по указанной технологии. Таким образом, в перспективе на коммерческом рынке появятся гораздо более ёмкие картриджи.

Привод TS1170 поддерживает интерфейсы SAS-3 и FC16. Заявленная скорость передачи данных достигает 400 Мбайт/с. Габариты составляют 93 × 186 × 467 мм, вес — 5,57 кг. Диапазон рабочих температур — от +16 до +25 °C.

Около года назад участники консорциума LTO — компании HPE, IBM и Quantum — обнародовали план развития стандарта ленточных накопителей LTO Ultrium. С появлением LTO-10 ёмкость картриджа вырастет до 36 Тбайт, а объём хранимых в сжатом виде данных — до 90 Тбайт. Картриджи 14-го поколения обеспечат объём до 576 Тбайт и 1,44 Пбайт соответственно.

Корпорация IBM, как сообщает ресурс Network World, опровергла предположения о том, что разработка операционной системы AIX отошла на второй план. Компания заявляет, что по-прежнему привержена данному проекту, а развитие платформы и внедрение в неё новых функций рассчитано как минимум до 2030 года.

В начале 2023 года стало известно, что IBM полностью передала разработку Unix-платформы AIX своему индийскому подразделению. Тогда говорилось, что разработчикам AIX в США было предложено подыскать другую работу в компании, но некоторые оказались в «подвешенном состоянии». Высказывались предположения, что данная мера нацелена на то, чтобы избавиться от пожилых сотрудников. Кроме того, появились слухи, что проект AIX теряет приоритет.

Источник изображения: IBM

IBM теперь заявляет, что разработка AIX уже велась в Индии, тогда как специалисты в США работали над платформой POWER, на которой функционирует AIX. Отмечается, что компания решила сосредоточить дальнейшее развитие AIX в Индии по многим причинам, а не исключительно из соображений экономии средств. В компании говорят, что осенью 2023 года будет выпущено очередное обновление AIX 7.3. Компания намерена и дальше придерживаться цикла ежегодного обновления платформы.

«Мы продолжим совершенствовать систему. Ни одно из действий по оптимизации ресурсов, которые мы предприняли, не повлияло на наш план развития ОС или кого-либо из сотрудников, которые вовлечены в проект», — отмечают в корпорации. Более того, по словам IBM, которой теперь принадлежит Red Hat, бывают даже случаи переноса рабочих нагрузок с Linux на AIX. Сейчас AIX является фактически единственным активно развивающимся наследником UNIX System V Release 4.