A HPE a múlt héten bemutatott platform- és szolgáltatáscsomagja a mesterséges intelligencia vállalati adaptációjának felgyorsítását célozza, különös tekintettel a mély tanulásra (deep learning) és az ilyen modelleket kiszolgáló infrastruktúrák építésére. A deep learning alkalmazási területei közé tartozik például a kép-, arc- vagy hangfelismerés, a képi információ osztályozása és más, a nagy mennyiségű adat hatékony feldolgozására épülő felhasználás.

Az ilyen technológiák implementációja azonban komplex számítási háttér kialakítását feltételezi, ami sok vállalkozásnak egyszerűen túl bonyolult feladat. A közlemény szerint a gyártó most célzottan lebontaná azokat az akadályokat, amelyeket a specializált hardverek és szoftverek iránti igény, vagy például az eszközök integrációjához szükséges szakértelem hiánya támaszt. Ezzel kapcsolatban a gyártó a következő termékeket jelentette be:

A HPE Rapid Software Installation for AI egy integrált, a HPE Apollo 6500 rendszerre épülő hardver-szoftver megoldás, a megfelelő keretrendszerekkel és könyvtárakkal telepítve, ide értve az automatikus frissítéseket is. A termék a tárolófürtök a mély tanulásra optimalizált menedzsmentje mellett külön említést kap, hogy támogatja az Nvidia Tesla V100 grafikus processzorait.

A Hewlett Packard Labs AI Research részlege álktal összeállított HPE Deep Learning Cookbook a közlemény alapján egy olyan eszközkészlet, amelynek segítségével a gyártó ügyfelei meghatározhatják az adott deep learning feladatokhoz való ideális hardver- és szoftverkörnyezetet, bepillantást nyerve a speciális deep learning keretrendszerekbe vagy a hardveres teljesítmények jellemzőibe, nem beszélve a későbbi eredmények validációjáról.

Biztosítják a hátteret is

A jelenleg Houstonban, palo Altóban és Grenoble-ban működő HPE AI Innovation Centerek hosszú távú kutatási együttműködési projekteket szolgálnak ki az oktatási intézmények, vállalatok, AI-kutatók és a HPE saját szakemberei között. A három központ feladata, hogy a résztvevőket ellássa a kezdeményezésekhez szükséges (elsősorban infrastrukturális) háttérrel és más szükséges eszközökkel.

Végül az Enhanced HPE Centers of Excellence (Houston, Palo Alto, Tokyo, Bengaluru, Grenoble) intézményei a deep learning alkalmazások felgyorsítására és a befektetések rövidebb idő alatt realizálható, hatékonyabb megtérülésére fókuszálnak, ahol a kiválasztott ügyfelek a legújabb technológiákhoz és a HPE szakértelméhez is hozzáférhetnek.

A HPE mesterségesintelligencia-üzletágáért felelős alelnöke szerint a napjainkban generált elképesztő adatmennyiség feldolgozásában nem működnek a mindenre kiterjedő, általános megközelítést alkalmazó megoldások. Minden vállalatnak megvannak a saját követelményei, amelyeket világosan meg kell határozni, hogy belevághassanak egy vonatkozó AI-fejlesztésbe, kialakítva a deep learning implementációkra szabott, skálázható és optimalizált infrastruktúrát.

A kezdeményezés ehhez különféle referenciaterveket is biztosít az olyan konfigurációk felépítéséhez, amelyek például a képek osztályozásának betanítási modelljait alkalmazza. Ezzel a HPE is csatlakozik a szállítók egyre növekvő táborához, amelynek tagjai különféle – esetenként nyílt forrású – eszközöket bocsátanak ügyfeleik rendelkezésére az AI-telepítések megkönnyítésére. Legutóbb két hete számoltunk be a Microsoft és az Amazon közös fejlesztői szoftvereszközéről a mesterséges intelligencia és a gépi tanuló renddszerek programozására.