从边缘到云端,无论何种规模,均可按需获得深刻洞见

HPE AI 是一种可满足未来需求的 AI,这种 AI 能够从方方面面对企业进行革新。在数据随处可及的情况下,您的 AI 团队可以将工作重心放在开发和部署上,而您的 IT 基础设施本身灵活多变、无拘无束。  HPE 打造的 AI 具有以数据为依托、以产品为导向、支持云服务、随时随地可用且可自由扩展规模的特征。

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实施、优化和编排 AI

利用灵活多变的 IT 基础设施,构建您自己的 AI 平台。我们的内部部署、云和混合选项会考虑您团队所处的位置、访问需求、安全性以及成本限制,我们的开放式系统则采用出色的 GPU 和 CPU 技术。凭借针对 AI 进行优化的专用解决方案,您可以快速实施机器学习,同时利用我们的数据管理平台将数据转化为战略资源。

加快 AI 策略的设计和部署

无论您处于 AI 进程的哪个阶段,我们的专家都可以根据您的特定情况和需求,基于行业特定的最佳实践帮助您有效设计面向未来的 AI 策略。从 AI 概念验证 (PoC) 到投入生产,我们可以助您一臂之力,而且可以提供支持新用例和快速增长所需的可扩展性。

管理成本、风险和回报

通过 HPE GreenLake 的消费型解决方案获取 AI 即服务,其兼具云的可访问性、灵活性和可扩展性与内部部署基础设施的安全性和成本效益。利用 HPE Financial Services 的解决方案,通过从原基础设施中释放出资金,加快您的转型进程。

HPE 利用 AI 技术创造美好未来

HPE 致力于以负责任且合乎道德的方式进行 AI 开发与部署,为改进大众的生活和工作方式贡献力量。

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各行各业中的 AI

企业 AI

作为从业人员几十年的夙愿,企业级 AI 正迅速变为现实。随着组织以前所未有的速度生成数据,能够将这些数据转化为洞见力和效率的技术已无法跟上其步伐。

面向金融服务的 AI

新的数字技术正在迅速改变金融服务行业,而金融机构正在转向 AI 和机器学习,以满足日益增长的监管要求以及客户对基于网络和移动设备访问银行产品的需求。

面向医疗卫生与生命科学的 AI

研究机构和医疗机构正在利用分析大规模数据集的能力,进行人类基因组测序、开发新的治疗形式、加快和改善病人护理,并更好地管理电子健康记录。

面向制造业的 AI

未来的制造业必定具备极高的互连性,且其自动化水平和数据驱动水平亦将非常之高。随着工厂车间操作技术与 IT 的不断融合,制造周期内涌现出了无数可激发创新精神、提高运维效率、缩短停机时间并提升员工生产力的用例。

AI 解决方案

合适的基础设施和相关专业知识可帮助您扩大规模,将 AI 融入企业的结构和文化中。

新增内容

在 2021 年,AI 会如何发展?

HPE AI 专家谈及他们对 AI 未来的展望,并就 2021 年数据科学家需要作何规划发表了一些看法。大势所趋:从 AI 实验到实施的进程正在加速。目标:无论何种规模,均可按需获得深刻洞见。

新增内容

在 2021 年,AI 会如何发展?

HPE AI 专家谈及他们对 AI 未来的展望,并就 2021 年数据科学家需要作何规划发表了一些看法。大势所趋:从 AI 实验到实施的进程正在加速。目标:无论何种规模,均可按需获得深刻洞见。
成功案例展示
AMG Petronas Motorspots 徽标

大数据高速发展

在这种分秒必争的赛事中,HPE 技术和 HPE Pointnext 帮助 Mercedes-AMG Petronas F1™ 车队获得全新技术优势,为赛道上的车手提供强有力的支持。

挑战

从模拟到赛车设计再到赛道旁分析,车队必须能够处理海量数据。这些模拟每周会产生 50TB 的 CFD 数据,而在比赛日,大概有 18000 个通道的数据会涌入车队的服务器。

解决方案

该团队部署了 HPE Apollo 6500 平台来支持建模和模拟工作。为了给站内赛道旁计算提供支持,HPE Pointnext 将 16 台设备及其工作负载整合到单个 HPE Edgeline 系统中。

“无论是在赛道上还是在工厂中,我们都在不遗余力地提高赛车性能。HPE 技术发挥了至关重要的作用,为我们的持续改进奠定了基础。”

Mercedes-AMG Petronas F1 车队 IT 总监 Michael Taylor

结果

以往需要 3 到 4 天的赛事前模拟,如今不到 24 小时便可以完成,这为车队争取到更多时间,能够在赛事之间完成更多模拟。在比赛日,关键信息会通过一体化视图在站内投射墙幕上滚动呈现。