Hewlett Packard Enterprise accélère le déploiement de solutions IA avec un nouveau système pour le développement et la formation de l'IA à l'échelle

DANS CET ARTICLE

• La nouvelle solution prête à l'emploi est conçue spécialement pour l'IA et intègre une plateforme logicielle d'apprentissage automatique, des capacités de calcul, des accélérateurs et des réseaux
• Les utilisateurs peuvent accélérer le délai de réalisation de la valeur ajoutée en passant de plusieurs semaines et mois à quelques jours

PUTEAUX, France – 27 Avril, 2022 – Hewlett Packard Enterprise (NYSE : HPE) a annoncé aujourd'hui réduire les obstacles empêchant les entreprises de créer et d'entraîner facilement des modèles de machine learning, afin de créer de la valeur plus rapidement. Le HPE Machine Learning Development System, conçu spécialement pour l'IA, est une solution de bout en bout qui intègre une plateforme logicielle de machine learning, des calculateurs, des accélérateurs et des réseaux pour développer et former des modèles d'IA plus précis et plus rapidement.

Le système HPE Machine Learning Development System repose sur l'acquisition de Determined AI par HPE combiné à sa plateforme fiable de machine learning (ML), désormais appelée HPE Machine Learning Development Environment, et les offres de HPE en matière d'IA et de calcul haute performance (HPC). Avec le nouveau système de développement de l'apprentissage automatique de HPE, les utilisateurs peuvent accélérer le délai classique pour obtenir des résultats à partir de la construction et de la formation de modèles de machine, de plusieurs semaines et mois, à quelques jours.

Le premier utilisateur du système de développement de l'apprentissage machine de HPE lance la formation d'un modèle d'IA multimodal géant en un temps record

HPE a également annoncé aujourd'hui qu'Aleph Alpha, une startup allemande spécialisée dans l'IA, a choisi le système HPE Machine Learning Development System pour former son IA multimodale, qui comprend le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. En combinant le traitement d'images et de textes en cinq langues avec une compréhension du contexte quasi humaine, les modèles repoussent les limites de l'IA pour toutes sortes de cas pratiques basés sur le langage et l'image : les assistants d'IA pour la création de textes complexes, les résumés de compréhension de haut niveau, la recherche d'informations spécifiques dans des centaines de documents et l'exploitation de connaissances spécialisées dans un contexte conversationnel.

En adoptant le système de développement de machine learning de HPE, Aleph Alpha a immédiatement mis en place le système et a commencé à s'entraîner efficacement en un temps record, en combinant des centaines de GPU.

“Nous constatons une efficacité et des performances étonnantes de plus de 150 téraflops en utilisant le système HPE Machine Learning Development System. Le système a été rapidement configuré et nous avons commencé à former nos modèles en quelques heures au lieu de plusieurs semaines. Tout en exécutant ces charges de travail massives, combinées à nos recherches en cours, le fait de pouvoir compter sur une solution intégrée pour le déploiement et la surveillance fait toute la différence.” – Jonas Andrulis, Founder and CEO, Aleph Alpha

“Les entreprises cherchent à intégrer l'IA et l'apprentissage automatique pour différencier leurs produits et services, mais sont souvent confrontées à la complexité de la mise en place de l'infrastructure nécessaire pour construire et entraîner des modèles d'IA précis à l'échelle,” a déclaré Justin Hotard, executive vice president and general manager, HPC and AI, HPE. “Le système de développement HPE Machine Learning combine nos solutions HPC éprouvées de bout en bout pour le deep learning avec notre plateforme logicielle innovante de machine learning en un seul système, afin de fournir une solution performante prête à l'emploi pour accélérer le temps de valorisation et les résultats avec l'IA.”

Supprimer les obstacles pour réaliser le plein potentiel de l'IA avec une solution complète d'apprentissage automatique

Les entreprises n'ont pas encore atteint la maturité de leur infrastructure d'IA. Selon IDC, il s'agit de l'investissement le plus conséquent et le plus coûteux pour les entreprises qui souhaitent accélérer leur phase d'expérimentation ou de prototypage, afin de développer des produits et services d'IA. En règle générale, l'adoption d'une infrastructure d'IA pour prendre en charge le développement et la formation de modèles à l'échelle nécessite un processus complexe en plusieurs étapes, impliquant l'achat, la configuration et la gestion d'un écosystème logiciel hautement parallèle et d'une infrastructure englobant des calculateurs, du stockage, des interconnexions et des accélérateurs spécialisés. 

HPE Machine Learning Development System permet aux entreprises de contourner la complexité élevée associée à l'adoption d'une infrastructure d'IA en offrant la seule solution qui combine des logiciels, des ordinateurs spécialisés tels que des accélérateurs, des réseaux et des services, permettant aux entreprises de commencer immédiatement à construire et à former efficacement des modèles de machine learning optimisés à l'échelle.

Obtenir des modèles précis pour libérer de la valeur plus rapidement avec le système de développement HPE Machine Learning

Le système permet également d'améliorer la précision des modèles grâce à une formation distribuée de qualité, une optimisation automatisée des hyperparamètres et une recherche d'architecture neuronale, qui sont des éléments clés des algorithmes de machine learning.

HPE Machine Learning Development System offre un calcul optimisé, accéléré et une interconnexion, qui sont des facteurs de performance clés pour mettre à l'échelle les modèles efficacement pour une combinaison de charges de travail, à partir d'une petite configuration de 32 GPU, jusqu'à une plus grande configuration de 256 GPU. Sur une petite configuration de 32 GPU, le système de développement de machine learning de HPE offre une efficacité de mise à l'échelle d'environ 90 % pour des workloads tels que le traitement du langage naturel (NLP) et la visualisation par ordinateur. En outre, d'après des tests internes, le système de développement de l'apprentissage machine de HPE avec 32 GPU est jusqu'à 5,7 fois plus rapide pour une charge de travail NLP par rapport à une autre offre contenant 32 GPU identiques, mais avec une interconnexion sous-optimale.¹

Blog: HPE Machine Learning Development System: Real-world NLP & computer vision model benchmarks, par Evan Sparks, vice president, HPC & AI, HPE

Accélérer le passage de la preuve de concept à la production avec une solution de développement et de formation de modèles d'IA prête à l'emploi

HPE Machine Learning Development System est proposé comme une solution intégrée qui fournit une infrastructure d'IA préconfigurée et entièrement installée pour le développement et la formation de modèles clés en main à l'échelle. Dans le cadre de cette offre, HPE Pointnext Services fournira l'installation sur site, la configuration du logiciel, permettant aux utilisateurs de mettre en œuvre et de former immédiatement des modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des informations plus rapides et plus précises à partir de leurs données. 

Le système de développement de l'apprentissage automatique de HPE est proposé à partir d'une petite configuration, avec des options d'extension. La petite configuration commence avec ce qui suit :

• Une plateforme de machine learning innovante avec HPE Machine Learning Development Environment pour permettre aux entreprises de développer, d'itérer et de mettre à l'échelle rapidement des modèles de haute qualité, de la preuve de concept à la production.
  
  
• Infrastructure d'IA optimisée utilisant le système HPE Apollo 6500 Gen10 Plus pour fournir des capacités de calcul massives et spécialisées afin d'entraîner et d'optimiser les modèles d'IA et commençant par 8 GPU NVIDIA A100 Tensor Core de 80 Go pour un calcul accéléré.
  
  
• Permettre une surveillance et une gestion centralisées granulaire pour des performances optimales avec HPE Performance Cluster Management, une solution logicielle de gestion de système.
  
  
• Pile de gestion pour contrôler et gérer les composants à l'aide des serveurs HPE ProLiant DL325 et du commutateur Aruba CX 6300 Ethernet à 1 Gb
  
  
• Assurer les performances des communications de calcul et de stockage à l'aide de la plateforme réseau InfiniBand de NVIDIA Quantum.

Disponibilité

HPE Machine Learning Development System est disponible dès maintenant. Pour plus d'informations, veuillez consulter le site: hpe.com/info/machine-learning-development-system

Pour en savoir plus sur les solutions d'IA de HPE, veuillez consulter le site : https://www.hpe.com/us/en/solutions/artificial-intelligence.html

A propos de Hewlett Packard Enterprise

Hewlett Packard Enterprise (NYSE : HPE) est l’entreprise internationale à l’origine de la principale plateforme de edge-to-coud sous forme de service dont l’objectif est d’aider les organisations à accélérer leurs activités en exploitant la valeur de toutes leurs données, où qu'elles soient. S’appuyant sur des décennies consacrées à repenser l’avenir et à innover afin de faire progresser nos modes de vie et de travail, HPE propose des solutions technologiques uniques, ouvertes et intelligentes sous forme de service couvrant le calcul, le stockage, les logiciels, la périphérie intelligente, le calcul haute performance et les solutions critiques. Grâce à une expérience homogène dans tous les environnements cloud et périphériques, les solutions et services de HPE permettent aux clients de développer de nouveaux modèles économiques et modes d’engagement et d’améliorer leur performance opérationnelle.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur : www.hpe.com

¹ Claims based on internal benchmark testing that compares the HPE Machine Learning Development System with another offering using 32 GPUs

² Delivers 350 TOPS peak performance at 75W TDP, according to https://www.qualcomm.com/products/technology/processors/cloud-artificial-intelligence/cloud-ai-100

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