Nowe rozwiązanie HPE na bazie sztucznej inteligencji umożliwi szybszy rozwój przedsiębiorstw.

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”.

Pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji

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.

Precyzyjne modele uczenia maszynowego

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.

Szybsze przejście od etapu projektowania do produkcji

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:

• Innowacyjna platforma do uczenia maszynowego HPE Machine Learning Development Environment
• 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 .