AIを有効活用する

AIはあらゆる場所で活用され、あらゆる産業に変革をもたらし、無限の可能性を開きます。AIは、疑問を発見に、有益な情報をアクションに、想像を現実に変えることができます。AIを活用してビジネスに真のメリットをもたらすために準備を整えることで、AI戦略が確実にプロジェクトの成功へとつながります。また、AIモデルを強化するシンプルなパイプラインでデータの価値を最大限に引き出すことができます。

革新的なソフトウェアと強力なスーパーコンピューターを使用することにより、これらのモデルを大規模にトレーニングおよびチューニングし、正確な結果を迅速に得ることができます。

AIのデータパイプラインを簡素化

AIのメリットを実現するには、データをエンドツーエンドに把握してAI戦略を十分に計画されたプロジェクトのパイプラインに変えることがきわめて重要です。概念実証から本稼働に移行し、AIで自社のすべてのデータを戦略的資産に変えるには、そのパイプラインのライフサイクルを通じた管理の方法についての新たな考え方が必要です。

AIプロジェクトを成功へと導く4つのステップ

多くのエンタープライズAIモデルは展開されたことがありません。ビジネス上の意思決定を後押しする有益な情報を引き出せるAIソリューションを生み出すのに役立つ4つのステップ。

AIモデルのトレーニングとチューニングを迅速化

市場投入までの時間はAIの課題です。モデルのトレーニングとチューニングを迅速化するには、モデルが絶えず状況に適応して自律的に学習できるようにする、ソフトウェア、スーパーコンピューティングテクノロジー、専門知識を大規模に統合する必要があります。

AIのモデリングとシミュレーションで従来の問題を解決する新たなソリューションをすばやく実現する方法

AIを活用したシミュレーションがさまざまな業界、社会を変革しています。従来のモデリングとシミュレーションにAIを適用することで、複雑な課題を解消する強固なツールを実現する方法をご確認ください。

AIを最初から持続可能なものに

大規模AIモデルをトレーニングするには、高いコンピューティング性能と膨大なエネルギーが必要です。たとえば最近の調査によると、2020年にはGPT-3のトレーニングに1,287MWhが費やされましたが%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2104.10350.pdf%22%20target%3D%22_blank%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3E%E3%80%8E%E7%82%AD%E7%B4%A0%E6%8E%92%E5%87%BA%E9%87%8F%E3%81%A8%E5%A4%A7%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%81%AE%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%80%8F%3C%2Fa%3E%20それは米国の100を超える世帯の1年間の電力を賄うのに十分な量です。%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fwww.eia.gov%2Ftools%2Ffaqs%2Ffaq.php%3Fid%3D97%26amp%3Bt%3D3%22%20target%3D%22_blank%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3E%E3%80%8C%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%82%AB%E3%81%AE1%E4%B8%96%E5%B8%AF%E3%81%82%E3%81%9F%E3%82%8A%E3%81%AE%E9%9B%BB%E5%8A%9B%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%87%8F%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%AE%E3%81%8F%E3%82%89%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%99%E3%81%8B%E3%80%8D%3C%2Fa%3Eそのため、AIモデルのトレーニング、チューニング、展開に関して意思決定を行うときには、必ず持続可能性を考慮しなければなりません。AIには、インフラストラクチャやソフトウェアからモデルをトレーニングして展開する場所までの持続可能性、そして再生可能エネルギーでそれらの電力供給と冷却を行う方法を最優先に考える総合的なアプローチが必要です。

生成AIと大規模言語モデル (LLM) の開発を加速

生成AIは、そのメリットが実現されるようになりつつあり、今後私たちの暮らしや働き方を大きく進歩させると見られていますが、そのモデルは非常に規模が多く、データは増え続ける一方です。そのような大規模言語モデルの開発を加速させるには、AI専用に設計された最適な環境で導入を阻む複雑さと障壁を取り除く必要があります。

AI解説

人工知能 (AI) は至る所で話題になっていますが、その範囲、規模、または実際の仕組みを把握するのは容易ではありません。またAIはビジネスにどのような即時的影響をもたらすのでしょうか。

注目のAI製品およびサービス

HPE Ezmeral Unified Analyticsソフトウェア

お客様がデータおよび分析ワークロードを開発して展開できるようサポートすることにより、データと有益な情報をすばやく引き出します。非常に人気のあるオープンソースフレームワークの完全管理型のセキュアなエンタープライズグレードバージョンが、一貫性のあるSaaSのエクスペリエンスで提供されます。

HPE Machine Learning Development Environment

エンジニアとデータサイエンティストが連携して短時間でより正確なMLモデルを構築し、それらをトレーニングできるようサポートすることにより、データから隠れた有益な情報を見出せます。

HPE Machine Learning Data Management Software

データパイプラインを自動化し、ペタバイト規模のワークロードを処理することでMLモデルの本稼働までの時間を短縮する、データパイプライン構築およびバージョン化ソリューションにより、隠れた有益な情報を見出せます。

HPE ProLiantサーバー

コンピュータービジョン推論、画像生成AI、エンドツーエンドの自然言語処理に最適化されたシステムで価値実現時間を短縮できます。

HPEがエッジからクラウドに至るまで機会の創出をサポートする方法を確認する

エッジの連携

エッジからクラウドに至るまで、データを制御して有効活用。

データをインテリジェンスに変換

スマートな意思決定と顧客への推奨事項の提供を可能にする、データから得られる信頼できる唯一の情報源。

AIを有効活用する

データの可能性を最大限に引き出して、AIの優位性を実現。

ハイブリッドクラウドを構築

希望に応じたハイブリッドクラウド。

 

 

データの保護

適切なレベルのセキュリティのみを提供。