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데이터 중심 엔터프라이즈의 AI 여정
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Futurum의 애널리스트들이 AI가 머지않아 세계 최대의 상업적 기회가 될 것이라고 생각하는 이유와 엔터프라이즈에서 이를 활용하는 방법에 관한 4가지 권장 사항을 알아보십시오.
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적합한 딥 러닝 솔루션으로 경쟁 우위 확보 가속화

적절한 딥 러닝 및 기계 학습 솔루션을 구현하는 일은 복잡할 수 있습니다.& 가장 좋은 시스템과 가속기는 무엇입니까? 어디에서 조언을 얻을 수 있습니까? 어떤 ISV를 사용해야 합니까? HPE는 AI를 이해합니다. HPE의 검증된 실용적인 접근 방식, 유효한 솔루션과 파트너, AI에 최적화된 인프라, AI 소프트웨어 플랫폼으로 복잡성을 줄이고 데이터의 가치를 더욱 빨리 실현함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

+ 자세히 표시

AI와 딥 러닝 기능의 범위

HPE는 고객의 경험을 개선하기 위해 제품과 서비스에 AI 기반 운영을 적용합니다. 전략적 조언부터 AI에 최적화된 기술에 이르기까지 HPE의 AI 및 딥 러닝 관련 전문 지식을 활용하여 복잡성을 줄이고 귀사에 적합한 딥 러닝 솔루션을 구축해 주십시오.

AI 딥 러닝 여정 가속

전문성으로 AI 전략의 설계 및 구현 속도 향상

AI에 최적화된 딥 러닝 인프라를 통해 적절한 규모로 구축

딥 러닝을 위한 업계 최고의 컴퓨팅, 지능형 데이터 플랫폼, 고속 네트워킹 패브릭.

AI 딥 러닝 툴과 필요한 데이터에 즉시 액세스

BlueData 소프트웨어를 사용하여 AI/ML로 AI 배포 가속, 민첩성 향상, 인프라 비용 절감, 혁신 가속 등의 효과를 얻을 수 있습니다.

ML and Deep Learning Solutions

Take advantage of our comprehensive deep learning solutions to untangle complexity and create your end-to-end AI solution, from the core data center to the intelligent edge.

 

딥 러닝의 새로운 기능

AI 혁신을 가속화하는 새로운 기계 학습용 엔터프라이즈 등급 솔루션

HPE Machine Learning(ML) Ops를 사용하여 AI 프로젝트의 수익 창출 시간을 몇 달에서 며칠로 앞당기고 ML 모델 수명주기에 DevOps 민첩성을 제공하십시오. ML Ops는 전체 기계 학습 수명주기의 문제를 해결하여 AI 과제를 시험 프로젝트에서 엔터프라이즈 등급 운영으로 전환해 줍니다.

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SUCCESS IN ACTION
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PEOPLE, TECHNOLOGY, AND PARTNERSHIP WIN THE RACE

Mercedes-AMG Petronas Motorsport, a leader in motorsport racing, uses a flawless combination of sophisticated auto engineering, shrewd on-the-track strategy, and advanced IT engineering to win the race.

 

과제

The motorsports team needed to improve pre-event simulation time and trackside analytics, both of which are extremely important for event-day performance.

해결책

Mercedes-AMG Petronas Motorsport implemented a new HPE Apollo 6500 system and state-of-the-art CPUs for pre-event simulation.

02:47

“…Automate some processes that took four weeks down to a day…Found things humans were not spotting…One of the first uses cases of machine learning.”

Matt Harris, Head of IT, Mercedes – AMG Petronas Motorsport

결과

With the new Apollo 6500 solution, pre-event simulation run times dropped from three to four days down to just under a day, enabling reiteration on a daily basis.

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