HPE Private Cloud AI
データ、モデル、ツール、ワークフロー全体にわたる完全な一元管理、ガバナンス、可観測性機能を備えた、エンタープライズAIエージェントを構築、実行、拡張します。
HPE、IDC MarketScapeのプライベートAIインフラストラクチャ部門でリーダーに選出
価値実現時間を短縮するターンキープライベートAIインフラストラクチャにより、AIの構想から本稼働までを数か月ではなく数週間で実現できます。
複雑さとリスクを抑えたエンタープライズAIエージェントの構築
HPE Private Cloud AIが実際のエージェント型AIにおいて、エンタープライズデータを安全に活用し、更新メモを自動ドラフトし、制御された監査対応の承認を推進するローン検証エージェントをどのようにサポートしているかをご覧ください。
AIのパフォーマンスと経済性を最適化
ターンキープライベートAIスタックでデータ、コンピュート、ネットワーキングを連携させ、移動を減らしてレイテンシを短縮し、コストを抑制することで、AIのパフォーマンスと経済性が最大限に向上します。
モデルとツールの自由度
必要なモデルを使用し、再構築不要で新しいモデルを追加し、単一の制御されたスタックで複数のエージェントをオーケストレーションできます。
エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティ
ポリシーを適用し、監査とコンプライアンスをサポートし、機密データと規制対象データを保護します。
HPEのお客様
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統合型AIプラットフォームは、8時間以内の展開で、パブリッククラウドと比較して最大60%のコスト削減を実現するなど、収益向上に役立ちます。
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主なQ&A
HPE Private Cloud AI Production Inference Platformとはどのようなものですか。
NVIDIAと共同設計したHPE Private Cloud AIは、AIワークロード、組み込みのセキュリティポリシー、エンタープライズデータ、ツール、APIへの制御されたアクセスを単一のコンソールで展開、監視、管理できる、推論、オーケストレーション、モデル開発のための本番環境対応スタックです。
HPE Private Cloud AIは、パイロット運用から本番AIエージェントへの移行にどのように役立ちますか。
HPE Private Cloud AIは、検証済みのブループリントとセルフサービスツールを備えたターンキーソリューションであり、単一のコンソールからエージェント型ワークフローを展開、オーケストレーション、拡張できるため、統合に数か月を費やす必要がなくなります。
HPE Private Cloudには何が含まれていますか。
HPE Private Cloudには、開発環境、オーケストレーション、推論ランタイムに加えて、データ、ツール、API向けの制御されたコネクターが含まれています。統合コンソールにより、AIライフサイクルを展開、監視、管理できます。また、組み込みのポリシー、アクセス制御、ログ、監査機能により、すべてのワークロードでガバナンスを確保できます。
自社やサードパーティのモデル、アプリケーション、ツールを使用できますか。
はい。Hugging FaceやNVIDIA NIMなどの独自モデルを制御された環境にインポートし、ローコードRAGパイプラインを介してエンタープライズデータを接続すると、スタックを再構築することなくカスタムアプリケーションを統合できます。
パブリッククラウドAIサービスだけでなく、HPE Private Cloud AIも利用する必要があるのはなぜですか。
パブリッククラウドAIは、アイデアを試したり、一時的な需要の急増に対処したりするのに適していますが、すべてのインタラクションが測定されるため、24時間365日稼働するAIエージェントでは、従量制のコストが急激に上昇する可能性があります。HPE Private Cloud AIは、データに近い場所で専用プラットフォームを提供するため、AIコストの予測可能性を高めながら、本番ワークロードの主権と低レイテンシを維持できます。
お客様がHPE Private Cloud AIを導入するのに最適なタイミングを教えてください。
機密データに対してデータレジデンシー、大量の推論、エージェント型AIが必要とされる規制の厳しい業界 (医療、金融、製造) で、パイロット運用がセキュリティや規模、コストの面で行き詰まっている場合に最適です。
HPE Private Cloud AIの主なワークロードを教えてください。
マルチエージェントオーケストレーション (サプライチェーン、カスタマーサービス)、リアルタイムビジョンAI、信頼できるエンタープライズコパイロットおよびエージェント、不正検知や予測メンテナンスといった生成アプリケーションなどがあります (いずれもGPU向けに最適化されています)。
NVIDIAの統合により、推論が加速する仕組みを教えてください。
NVIDIAと共同設計した統合では、NIMマイクロサービス、Blackwell GPU、ブループリントを活用して低レイテンシのマルチノード推論を実現し、エンタープライズワークロードで最大30倍のスループットを実現します。
