Hewlett Packard Enterprise (HPE) treibt seine Initiativen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) maßgeblich voran und präsentiert heute zahlreiche Verbesserungen auf der HPE Discover Barcelona 2023 Veranstaltung.
Eine der wichtigsten Neuerungen ist die erweiterte Partnerschaft mit Nvidia, die sich auf Hard- und Software konzentriert, um KI für Unternehmenslösungen zu optimieren. Die HPE Machine Learning Development Environment (MLDE), die 2022 eingeführt wurde, ist mit neuen Funktionen ausgestattet worden, um die Nutzung, Anpassung und Erstellung von KI-Modellen zu erleichtern. Zudem wird MLDE als Managed Service auf AWS und Google Cloud angeboten, während die Cloud-Funktionalitäten durch neue KI-optimierte Instanzen in HPE GreenLake und verbesserte Datei-Storage-Leistungen für KI-Anwendungen ergänzt werden.
Diese neuesten Verbesserungen unterstützen HPEs Vision einer umfassenden KI-nativen Architektur, die von der Hardware bis zur Software optimiert ist. Moderne KI-Anwendungen in Unternehmen erfordern intensive Rechenleistung, Daten als primäre Eingabe und massive Skalierbarkeit.
Evan Sparks, VP/GM von AI Solutions und Supercomputing Cloud bei HPE, betonte die Notwendigkeit einer grundlegend anderen Architektur für KI und bemerkte: „Die Arbeitslast ist fundamental anders als die klassischen Transaktionsverarbeitungs- und Webdienstlasten, die in den letzten Jahrzehnten dominiert haben.“
KI-Workflows für Unternehmen mit generativer KI
Die Verbesserungen an HPE MLDE zielen darauf ab, die Integration von KI-Workloads in Unternehmensabläufe zu vereinfachen. Sparks hob hervor, dass die neuen Funktionen den Kunden helfen werden, generative KI-Workflows zu nutzen, indem sie Tools für Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und das Feintuning vortrainierter Modelle anbieten. Der Fokus liegt darauf, die Lücke zwischen aktueller Forschung und praktischen Anwendungen zu schließen.
Zudem wird die HPE Ezmeral Unified Analytics Software-Suite von einer verbesserten Modellierung und Optimierung durch die tiefe Integration mit MLDE profitieren. „Unser Ziel ist es, die Zeit bis zur Wertschöpfung für Organisationen, die KI-Lösungen implementieren möchten, zu beschleunigen“, erklärte Sparks.
Datenzentrierte KI für Unternehmen
Um KI effektiv zu nutzen, müssen Unternehmen ihre eigenen Daten für das Training von Modellen und zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzen. Dies erfordert eine optimale Datenspeicherung, die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit unterstützt, die für KI entscheidend sind.
Die Verbesserungen des HPE GreenLake for File Storage Services adressieren diese Bedürfnisse, indem sie eine verbesserte Leistung, Dichte und Durchsatz bieten. Patrick Osborne, SVP/GM von HPE Storage, erklärte: „Wir kündigen eine Kapazitätserweiterung um das 1,8-fache an, mit dem Ziel, bis Q2 bis zu 250 Petabyte Daten zu unterstützen.“ Diese signifikante Erhöhung kommt insbesondere Organisationen zugute, die an großen Sprachmodellen arbeiten.
Stärkung der Partnerschaft mit Nvidia
HPE erweitert auch die Zusammenarbeit mit Nvidia, um neue integrierte Hardwarelösungen einzuführen. Die Partnerschaft, die im Juni angekündigt wurde, zielt darauf ab, HPE-Hardwaresysteme für KI-Inferenz mit Nvidia GPUs zu optimieren und erweitert sich nun auf Trainings-Workloads.
Neil MacDonald, EVP und GM bei HPE Compute, erklärte, dass die meisten Organisationen ihre eigenen Fundamentalmuster nicht erstellen, sondern vorhandene Modelle bereitstellen werden, um Geschäftsprozesse zu transformieren. Er identifizierte die Herausforderung, die erforderliche Infrastruktur für Feintuning und Experimente zu schaffen und bereitzustellen.
Im Rahmen dieser Partnerschafts-Erweiterung führt HPE speziell entwickelte Systeme für KI ein, darunter den HPE ProLiant Compute DL380a, der Nvidia L40S GPUs, Nvidia BlueField-3 DPUs und Nvidia Spectrum-X-Technologie integriert. Sowohl HPE MLDE als auch Ezmeral Software werden für Nvidia GPUs optimiert, mit einer Zusammenarbeit, die Nvidia AI Enterprise und das NeMo-Framework umfasst.
„Unternehmen müssen sich weiterentwickeln, um KI-fähig zu werden, oder sie laufen Gefahr, obsolet zu werden“, schloss MacDonald.
Rangliste
