HPE Machine Learning Development Environment Software

Accelera il time to value per i carichi di lavoro e le applicazioni di intelligenza artificiale in qualsiasi fase del tuo percorso di adozione di AI/ML.

Accelera lo sviluppo dei modelli di ML

Scopri la gamma completa di funzionalità integrate nella soluzione di modellazione a prestazioni elevate e facile da usare di HPE.

Addestra i modelli in tempi più rapidi

Consenti agli ingegneri di machine learning di addestrare i modelli in tempi più rapidi e di sfruttare la modalità distribuita senza modificare il codice.  In questo modo, i team possono semplificare e accelerare le attività su qualsiasi scala, gestendo al meglio il provisioning delle macchine, le reti, il caricamento dei dati e la fault tolerance. 

Elimina i costi e la complessità

Consenti agli sviluppatori dei modelli di ML di accelerare il time to value e agli amministratori IT di semplificare la configurazione, la gestione, la protezione e la condivisione dei cluster di elaborazione AI.   Gli sviluppatori possono sfruttare al meglio le GPU con una pianificazione intelligente, nonché ridurre i costi delle GPU cloud utilizzando le istanze spot senza problemi.

Migliora la collaborazione sulla data science

Semplifica e accelera la collaborazione dei team di machine learning con funzionalità quali la riproducibilità dei modelli e il monitoraggio degli esperimenti più efficienti.  In questo modo, i team possono interpretare facilmente i risultati degli esperimenti e riprodurli.

Crea modelli, non infrastrutture

Scopri come gli ingegneri di ML possono concentrarsi sulla creazione di modelli più efficienti, anziché sulla gestione dell'infrastruttura IT.

La nuova ricerca in ambito sanitario

AI e machine learning hanno contribuito a creare nuove metodologie mediche aperte e collaborative, che forniscono informazioni migliori in tempi più rapidi.

Riduci la complessità e i costi operativi generali

Sfrutta le opzioni dell'infrastruttura AI/ML per le opzioni di consumo, accelera i tempi di sviluppo dei modelli, predisponi l'infrastruttura AI/ML per il futuro e riduci il carico operativo su processi e dirigenti.​

Potenzia la tua prossima innovazione con l'AI su vasta scala

È arrivato il momento di ridefinire gli esperimenti con l'AI su vasta scala. Scopri come scalare senza problemi i tuoi progetti di intelligenza artificiale con l’addestramento distribuito e le risorse collaborative.

Fai i passi successivi

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Ulteriori modalità di approfondimento

Accelera il vantaggio dell’AI

Fai progredire i tuoi progetti di AI per soddisfare le esigenze aziendali e migliorare la produttività.

HPE Software

Sfrutta al massimo le informazioni dai dati, dall’edge al cloud.

HPE Machine Learning Development System

Scala l’addestramento dei modelli AI dall’idea all’impatto con riscritture del codice o variazioni dell’infrastruttura estremamente contenute.

HPE GreenLake, la piattaforma edge to cloud aperta e sicura

Completa la tua soluzione con un modello operativo basato sul cloud ibrido per tutti i tuoi dati e carichi di lavoro. HPE GreenLake, l’esperienza operativa cloud flessibile e scalabile che hai sempre desiderato, associa sicurezza, visibilità e facilità di gestione.

Specifiche tecniche

  • Addestra i modelli in tempi più rapidi

    Consente agli ingegneri di machine learning di addestrare i modelli in tempi più rapidi e di sfruttare l'addestramento distribuito senza modificare il codice dei modelli.


  • Elimina i costi e la complessità

    Consente agli sviluppatori di modelli di ML di accelerare il time to value e agli amministratori IT di semplificare la configurazione, la gestione, la protezione e la condivisione dei cluster di elaborazione AI.


  • Migliora la collaborazione sulla data science

    Semplifica e accelera la collaborazione dei team di machine learning con funzionalità quali la riproducibilità dei modelli e il monitoraggio degli esperimenti più efficienti.


  • Supporto flessibile dell'infrastruttura AI

    Offre alle aziende un'infrastruttura estremamente flessibile, con la possibilità di eseguirla in un'ampia gamma di ambienti di elaborazione, come il cloud e l'infrastruttura AI on-premise.