HPE bringt Komplettsystem für KI-Entwicklung und -Training

27. April 2022 • PRESSEMITTEILUNG

HIGHLIGHTS

  • Integrierte und vorkonfigurierte KI-Infrastruktur, die sofort eingesetzt werden kann
  • Deutsches Startup Aleph Alpha verkürzt die Zeit bis zum Modelltraining von Wochen auf Stunden

Das HPE Machine Learning Development System reduziert Komplexität und verkürzt drastisch die Zeit bis zum Produktiveinsatz 

HOUSTON, Texas – April 27, 2022  – Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) bringt ein Komplettsystem auf den Markt, das die Entwicklung und das Training von KI-Modellen drastisch beschleunigt. Das HPE Machine Learning Development System umfasst eine Softwareplattform für das maschinelle Lernen, HPC-Systeme, Beschleuniger, Netzwerke und Systemmanagement. Die ML-Software stammt aus der Übernahme von Determined AI und wurde inzwischen in HPE Machine Learning Development Environment umbenannt.

Zu den Pilotanwendern des HPE Machine Learning Development System gehört das deutsche Startup Aleph Alpha – es trainiert mit dem neuen HPE-System sein multimodales KI-Modell, das Natural Language Processing (NLP) und Computervision verbindet. Das Modell kombiniert damit Bild- und Texterkennung für fünf Sprachen mit einem menschenähnlichen Kontextverständnis. Nach der Bereitstellung des HPE Machine Learning Development System konnte Aleph Alpha in Rekordzeit mit dem Training beginnen. Zum Einsatz kommen dabei hunderte von GPUs.

„Das HPE Machine Learning Development System gibt uns eine erstaunliche Effizienz und eine Leistung von mehr als 150 Teraflops. Das System wurde schnell aufgesetzt, und wir konnten mit dem Modell-Training innerhalb von Stunden anstatt erst nach Wochen beginnen. Angesichts unserer gewaltigen Workloads und unserer laufenden Forschungstätigkeit ist es ein großer Vorteil, sich auf eine integrierte Lösung für Deployment und Monitoring verlassen zu können“, sagt Jonas Andrulis, Gründer und CEO von Aleph Alpha.

 

Komplexität der KI-Infrastruktur reduzieren

Laut IDC haben Unternehmen in Bezug auf KI-Infrastruktur im Schnitt einen niedrigen Reifegrad. Das sei oft der Grund für das Scheitern von KI-Projekten. In der Regel erfordere die Einführung einer KI-Infrastruktur einen komplexen, mehrstufigen Prozess, der den Kauf, die Einrichtung und Verwaltung eines hochgradig parallelen Software-Ökosystems und einer maßgeschneiderten Infrastruktur umfasst. Das HPE Machine Learning Development System hilft Unternehmen, diese Komplexität zu reduzieren.

Das neue HPE-System trägt außerdem dazu bei, die Genauigkeit der Modelle durch verteiltes Training, automatische Hyperparameter-Optimierung und Neural Architecture Search zu verbessern.

Das HPE Machine Learning Development System ist eine integrierte und vorkonfigurierte KI-Infrastruktur, die sofort eingesetzt werden kann. Als Teil des Angebots bietet HPE Pointnext Services eine Vor-Ort-Installation und ein Software-Setup. Das System ist als kleines Basismodul mit Erweiterungsoptionen verfügbar. Die kleine Konfiguration enthält folgendes:

 

 
  • Das HPE Apollo 6500 Gen10 Plus System, das maßgeschneiderte Rechenkapazität zum Trainieren und Optimieren von KI-Modellen bietet und mit 8 Tensor-Core-GPUS von NVIDIA mit 80 GB Arbeitsspeicher bestückt ist
 
 

 

Verfügbarkeit

Das HPE Machine Learning Development System ist ab sofort weltweit verfügbar. Weitere Informationen: hpe.com/info/machine-learning-development-system

 

Weitere Informationen

 

Über Hewlett Packard Enterprise

Das globale Edge-to-Cloud-Unternehmen Hewlett Packard Enterprise (HPE) hilft Kunden, den Wert aller ihrer Daten an jedem Ort zu erschließen, sodass sie bessere Geschäftsergebnisse erzielen. Seit Jahrzehnten erfindet HPE die Zukunft neu und treibt Innovationen voran, um das Leben und die Arbeit der Menschen zu verbessern. HPEs offene und intelligente Technologielösungen – dazu gehören Cloud-Dienste, Server, Supercomputer, künstliche Intelligenz, Intelligent Edge, Software und Speicher – werden als Dienstleistung („as a service“) bereitgestellt und bieten eine einheitliche Nutzererfahrung über Clouds und verteilte Standorte hinweg. Das hilft Kunden, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, neue Prozesse einzuführen und ihre Betriebsleistung zu steigern. Weitere Informationen finden Sie hier: www.hpe.com

 

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