Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124

Firma Hewlett Packard Enterprise (HPE) wprowadza rozwiązanie HPE Machine Learning Development System, umożliwiające przedsiębiorstwom łatwe tworzenie i trenowanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Nowy system jest kompleksowym rozwiązaniem łączącym platformę software do uczenia maszynowego, zdolności obliczeniowe, akceleratory i rozwiązania sieciowe, co pozwoli szybciej i na większą skalę rozwijać i trenować precyzyjne modele sztucznej inteligencji.
HPE Machine Learning Development System bazuje na strategicznej inwestycji HPE w firmę Determined AI. System ten łączy platformę do uczenia maszynowego (ML) – HPE Machine Learning Development Environment, która jest wiodącą na świecie ofertą w zakresie AI i rozwiązań do obliczeń o wysokiej wydajności (HPC).
„Przedsiębiorstwa wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby wyróżnić swoje produkty i usługi na tle konkurencji, lecz często zmagają się ze złożonością technologii podczas konfiguracji infrastruktury do budowania i trenowania precyzyjnych modeli sztucznej inteligencji na dużą skalę” – mówi Justin Hotard, wiceprezes wykonawczy i dyrektor generalny działów HPC i AI w HPE. „HPE Machine Learning Development System łączy sprawdzone, kompleksowe rozwiązania HPC do głębokiego uczenia się z innowacyjną platformą software do uczenia maszynowego. Tak powstaje jeden system, stanowiący wydajne rozwiązanie typu out-of-the-box, które dzięki wykorzystaniu AI przyspiesza generowanie wartości i uzyskanie wyników”.
Większość organizacji cechuje się słabo dojrzałą infrastrukturą AI. Według firmy badawczej IDC, osiągnięcie dojrzałości w tym obszarze jest kosztowne, jednak konieczne dla przedsiębiorstw, które chcą przyspieszyć etap projektowania i stworzyć produkty, wykorzystujące sztuczną inteligencję. Tradycyjne podejście do projektowania i trenowania modeli na dużą skalę wymaga złożonego procesu, który składa się z kilku etapów. Obejmuje on zakup, konfigurację, zarządzanie złożonym ekosystemem, pamięć masową, połączenia i akceleratory.
HPE Machine Learning Development System upraszcza wdrożenie infrastruktury AI, gdyż jest on gotowym rozwiązaniem, które łączy kilka obszarów – m. in. oprogramowanie, specjalistyczne obliczenia (np. akceleratory), sieci i usługi. Jednocześnie umożliwia przedsiębiorstwom natychmiastowe rozpoczęcie projektowania i trenowania zoptymalizowanych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.
Rozwiązanie to pomaga również szybciej poprawić dokładność modeli dzięki najwyższej klasy systemowi trenowania rozproszonego, zautomatyzowanej optymalizacji hiperparametrów i wyszukiwaniu architektury neuronowej, które to cechy są kluczowe dla algorytmów uczenia maszynowego.
HPE Machine Learning Development System optymalizuje i przyspiesza obliczenia, które są kluczowe pod kątem wydajności i efektywnego skalowania modeli dla różnych obciążeń, począwszy od małej konfiguracji 32 GPU, aż po większą – 256 GPU. W małej konfiguracji system ML HPE zapewnia ok. 90% wydajności skalowania dla obciążeń, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i wizja komputerowa. W oparciu o wewnętrzne testy, HPE Machine Learning Development System z 32 procesorami graficznymi zapewnia szybsze o 5,7 razy działanie przy obciążeniu NLP w porównaniu z innymi dostępnymi rozwiązaniami z takimi samymi procesorami graficznymi, ale z nieoptymalnym połączeniem.
HPE Machine Learning Development System zapewnia wstępnie skonfigurowaną infrastrukturę sztucznej inteligencji do opracowywania modeli „pod klucz” i trenowania ich na dużą skalę. Dodatkowo dział wsparcia firmy, HPE Pointnext Services, zapewnia instalację i konfigurację oprogramowania, umożliwiając użytkownikom natychmiastowe wdrożenie i trenowanie modeli ML, co pozwala uzyskać szybkie wyniki z własnych danych przedsiębiorstwa.
System został zaprojektowany w postaci modułowej z możliwością skalowania. Mała konfiguracja zaczyna się od następujących elementów:
Zoptymalizowana struktura AI wykorzystująca system HPE Apollo 6500 Gen10 Plus, który pozwala na trenowanie i optymalizację modeli AI, zaczynając od ośmiu procesorów NVIDIA A100 Tensor Core o pojemności 80 GB.
HPE Performance Cluster Management – rozwiązanie do scentralizowanego zarządzania całym systemem.
Serwery HPE ProLiant DL325 i 1 GB Ethernet Aruba CX 6300.
Wysokowydajne rozwiązania sieciowe na bazie switche NVIDIA InfiniBand (HDR i HCA), zapewiające wydajność przesyłu danych pod kątem obliczeń i magazynowania .
Rozwiązanie HPE Machine Learning Development System jest dostępne na całym świecie. Więcej: hpe.com/info/machine-learning-development-system