Böblingen, Starnberg, 26. Okt. 2017 - Hewlett Packard Enterprise kündigt neue Plattformen und Dienste an, um die Einführung von Deep Learning zu erleichtern...
Zum Hintergrund: Deep Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und wird, inspiriert vom menschlichen Gehirn, für schwierige Aufgaben wie die Gesichts- und Bilderkennung, Bildklassifizierung oder Stimmerkennung genutzt. Um Deep Learning zu nutzen, brauchen Unternehmen eine Hochleistungs-Rechnerinfrastruktur, damit sie Lernmodelle aufbauen und trainieren, große Datenmengen verarbeiten und Muster in Audiodaten, Bildern, Videos, Text und Sensordaten erkennen können. Viele Unternehmen haben jedoch nicht die Voraussetzungen, um Deep Learning zu implementieren. Ihnen fehlen etwa Expertise und Ressourcen, eine speziell zugeschnittene Hardware- und Software-Infrastruktur sowie die Fähigkeit, verschiedene Teile der Software und Hardware anzupassen, um KI-Systeme zu skalieren. HPE kündigt hierzu nun folgende Angebote an:
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HPEs Rapid Software Development für KI: HPE kündigt eine integrierte Hardware- und Softwarelösung an, die speziell für High Performance Computing und Deep-Learning-Anwendungen optimiert ist. Die Lösung basiert auf dem HPE Apollo 6500 und wurde zusammen mit Bright Computing für die schnelle Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen entwickelt. Sie enthält vorkonfigurierte Software Frameworks für Deep Learning, Bibliotheken, automatisierte Software Updates, für Deep Learning optimiertes Cluster Management und unterstützt NVIDIA Tesla V100 GPUs.
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HPE Deep Learning Cookbook: Das Deep Learning Cookbook des KI-Forschungsteams bei den Hewlett Packard Labs ist eine Sammlung von Werkzeugen, die Kunden bei der Auswahl der besten Hard- und Software-Umgebungen für verschiedene Deep-Learning-Aufgaben unterstützt. Die Werkzeuge helfen Unternehmen, die Leistung verschiedener Hardware-Plattformen einzuschätzen, Deep Learning Frameworks auszuwählen und die Hard- und Software für ihre individuellen Bedürfnisse zusammenzustellen. Das Deep Learning Cookbook kann auch genutzt werden, um die Leistung der bereits angeschafften Hard- und Software zu validieren und ihre Konfiguration zu optimieren. Ein Beispiel dafür sind die HPE Image Classification Reference Designs: Diese Referenzdesigns bieten Kunden optimierte Infrastrukturkonfigurationen für das Training von Bildklassifizierungsmodellen in verschiedenen Anwendungen - etwa für die Erkennung von Nummernschildern oder die Klassifizierung von Gewebeproben in der Biologie. Die Designs sind getestet, sodass Datenwissenschaftler und IT-Abteilungen kosteneffektiv und effizient operieren können.
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HPE AI Innovation Center: Das neue Innovation Center ist eine Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Universitäten, führenden Unternehmen der KI-Forschung und HPE-Forschern bei langfristigen Forschungsprojekten. Die Center in Houston, Palo Alto und Grenoble bieten Forschern aus Universitäten und Unternehmen Zugriff auf die dafür benötige Infrastruktur und Werkzeuge.
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HPE Center of Excellence (CoE): Die HPE CoEs bieten ausgewählten Kunden Zugriff auf die neuste Technologie und Expertise mit den neusten GPUs von NVIDIA auf HPE-Systemen. Sie helfen IT-Abteilungen und Datenwissenschaftlern die Entwicklung ihrer Deep-Learning-Anwendungen zu beschleunigen und einen besseren Return on Investment zu erzielen. Centers of Excellence bestehen zurzeit an fünf Standorten: in Houston, Palo Alto, Tokio, Bangalore und Grenoble.
Der Hersteller bietet nach vorliegenden Angaben zudem ein flexibles Nutzungsmodell für die Infrastruktur, das Überprovisionierung vermeidet, Kosten einspart und nach Bedarf nach oben oder unten skaliert, um die Bedürfnisse des Deep-Learning-Einsatzes zu erfüllen.
Link > HPE Blogpost
Abb. 1: What makes a machine intelligent? (Bildquelle: HPE Pankaj Goyal, Vice President, Artificial Intelligence Business, Blog Post).