Hewlett Packard Enterprise (HPE) está avanzando de manera significativa en sus iniciativas de inteligencia artificial (IA), presentando una serie de mejoras hoy en el evento HPE Discover Barcelona 2023.
Una de las actualizaciones más destacadas es la ampliación de la asociación con Nvidia, enfocándose en hardware y software para optimizar la IA en cargas de trabajo empresariales. El Entorno de Desarrollo de Aprendizaje Automático de HPE (MLDE), lanzado inicialmente en 2022, ha sido mejorado con nuevas funciones para facilitar el consumo, personalización y creación de modelos de IA. Además, HPE introduce MLDE como un servicio gestionado en AWS y Google Cloud, al tiempo que mejora sus capacidades en la nube con nuevas instancias optimizadas para IA en HPE GreenLake y un rendimiento de almacenamiento de archivos mejorado, adaptado para tareas de IA.
Estas mejoras se alinean con la visión de HPE para una arquitectura nativa de IA integral, optimizada desde el hardware hasta el software. Las cargas de trabajo de IA modernas en las empresas son altamente intensivas en computación, requieren datos como insumos primarios y demandan una escalabilidad masiva para su procesamiento.
Evan Sparks, VP/GM de IA y Nube de Supercomputación en HPE, enfatizó la necesidad de una arquitectura fundamentalmente diferente para la IA, afirmando: “La carga de trabajo es esencialmente distinta a los clásicos procesos de transacciones y cargas de trabajo de servicios web que han dominado la computación en las últimas décadas.”
Empoderando a las Empresas con Flujos de Trabajo de IA Generativa
Las mejoras al HPE MLDE tienen como objetivo simplificar la integración de cargas de trabajo de IA en las operaciones empresariales. Sparks destacó que las nuevas funcionalidades permitirán a los clientes adoptar flujos de trabajo de IA generativa, proporcionando herramientas para ingeniería de indicaciones, generación aumentada por recuperación (RAG) y ajuste fino de modelos preentrenados. El enfoque está en cerrar la brecha entre la investigación de vanguardia y las aplicaciones prácticas para los usuarios.
Además, el software HPE Ezmeral Unified Analytics se beneficiará de un mejor entrenamiento y optimización de modelos gracias a su profunda integración con MLDE. “Nuestro objetivo es acelerar el tiempo de valor para las organizaciones que buscan implementar soluciones de IA,” afirmó Sparks.
IA Centrada en Datos para Empresas
Para aprovechar la IA de manera efectiva, las empresas deben utilizar sus propios datos para el entrenamiento de modelos e insights. Esto requiere un almacenamiento de datos óptimo que soporte la velocidad y escalabilidad esenciales para la IA.
Las mejoras al servicio de Almacenamiento de Archivos HPE GreenLake abordan estas necesidades, ofreciendo un rendimiento, densidad y capacidad de transferencia mejorados. Patrick Osborne, SVP/GM de HPE Storage, declaró: “Anunciamos una expansión de capacidad de 1.8x, con planes para soportar hasta 250 petabytes de datos a partir del segundo trimestre." Este aumento significativo responde a las organizaciones que desarrollan grandes modelos de lenguaje, un requerimiento que HPE ha identificado como cada vez más común.
Fortaleciendo la Asociación con Nvidia
HPE también está expandiendo su colaboración con Nvidia para incluir nuevas soluciones de hardware integradas. La asociación, anunciada inicialmente en junio, tiene como objetivo optimizar los sistemas de hardware de HPE para la inferencia de IA utilizando GPUs de Nvidia, ampliándose ahora para incluir cargas de trabajo de entrenamiento.
Neil MacDonald, EVP y GM de HPE Compute, explicó que la mayoría de las organizaciones no crearán sus propios modelos fundamentales, sino que desplegarán modelos preexistentes para transformar procesos empresariales. Identificó el desafío de construir y desplegar la infraestructura necesaria para el ajuste fino y la experimentación.
Como parte de esta expansión de asociación, HPE está introduciendo sistemas diseñados específicamente para IA, incluyendo el HPE ProLiant Compute DL380a, que integra GPUs Nvidia L40S, DPUs Nvidia BlueField-3 y tecnología Nvidia Spectrum-X. Tanto HPE MLDE como el Software Ezmeral verán optimizaciones para GPUs de Nvidia, junto con una colaboración que involucra Nvidia AI Enterprise y el marco NeMo.
"Las empresas deben evolucionar para convertirse en impulsadas por IA, o corren el riesgo de volverse obsoletas," concluyó MacDonald.
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