Power 7给力人工智能

　　根据潘越先生介绍，Watson运算的步骤则包括了五个步骤：在一个问题提出之后，Watson会根据问题进行深度的句法分析，确定问题和答案的类型等等;第二步则会根据问句分析得到的关键词去搜索引擎搜索，并在内部知识库中检索到相关的文本和段落。第三步Watson会根据答案的要求类型，大段的文本与段落中精确的确定答案。

▲沃森在比赛的时候并不需要接入互联网，而是利用多个算法应对竞赛中的挑战

　　在完成以上一系列运算后，Watson还需要为答案寻找证据，把答案和关键词一起去搜索，寻找相匹配的证据;最后，Watson将对找到的证据做句法分析，找到模型并为答案打出信心指数，在信心指数较高的情况下，Watson将向外提供答案。实际上要求计算机在3秒内处理海量并发任务和数据的同时实时分析信息――检索大约2亿页的内容(约一百万册书籍的价值)，分析数以百万计的信息碎片。

Watson与搜索的不同之处在于，搜索的智能分析部分已经由人类完成，而Watson则需要根据问题的具体涵义智能分析判断搜索的关键词，并判断检索的结果是否正确，这一模拟人工分析的过程基于IBM"DeepQA"技术实现(深度开放域问答系统工程)

　　仅仅是进行一次问答，Watson所涉及到的运算过程就已经极其庞大，所需要的硬件平台也必须“给力”。

Watson硬件外观为10个机柜大小，共90台集群架构Power 750服务器组成，包括2880个Power 处理器内核，运行速度高达80万亿浮点

　　Watson的硬件由10个机柜总共90台Power 750服务器组成，并组成集群架构，每台Power 750服务器配备四路八核32线程3.55GHz处理器，内存16TB，RAM为15兆字节。也就是说，该系统每个节点都装有四架POWER 7芯片，每芯片均为8核4线程。因此沃森的每个节点都包含128线程，相当于128台电脑。这就意味着沃森包含了2880个Power 处理器内核，运行速度高达80万亿浮点。

　　Watson采用了Linux开放式操作系统。