在AI領域，HPE早有布局——HPE攜手英偉達，將AI技術、專業(yè)服務和靈活的部署選項相結合，助力用戶握緊人工智能的風口，將其快速轉化為業(yè)務成果。
AI產(chǎn)業(yè)窗口期，企業(yè)如何把握智能紅利？
當人工智能回歸到企業(yè)級應用，幾乎可以滲透到所有的業(yè)務類型中——從制造業(yè)的智能工廠到零售業(yè)的推薦引擎，再到金融服務業(yè)的欺詐檢測——來達到提高生產(chǎn)力的目的。IDC預測，到2024年，全球60%的2000強企業(yè)都將在生產(chǎn)中使用人工智能。可以說，絕大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)認識到人工智能的優(yōu)勢。但是，搭建支持人工智能的應用程序，并將其從原型推向生產(chǎn)仍然非常困難。
為降低企業(yè)使用人工智能的門檻，HPE攜手英偉達推出了專門面向人工智能的解決方案。在往期的文章《人工智能風很大？小企業(yè)也能“秒”入局》中，我們對該解決方案有過詳細介紹。該解決方案基于雙方的技術——HPE ProLiant Gen11計算、NVIDIA® GPU和HPE超 級計算技術打造，能幫助企業(yè)以更快、更經(jīng)濟地方式構建和訓練人工智能模型。
其中，HPE ProLiant DL380a Gen11服務器憑借便捷的云運維體驗、可靠的安全設計和優(yōu)化的性能，尤其適用于人工智能工作負載。HPE ProLiant DL380a Gen11服務器支持四個雙寬GPU，能提供比單個GPU更高的處理能力，使組織能夠運行更大、更復雜的模型，且能夠處理更具挑戰(zhàn)性的人工智能任務。與此同時，GPU之間充足的互連帶寬確保多GPU訓練和并行處理的順暢數(shù)據(jù)傳輸，縮短了人工智能模型的訓練時間。此外，這款行業(yè)標準服務器還具有輕松添加或刪除雙寬GPU的特點，使組織能夠根據(jù)需求變化來擴展其人工智能基礎架構。
作為HPE在HPC和AI領域突破性的解決方案，HPE Apollo 6500 Gen10 Plus System在GPU密集型工作負載方面提供了性價比，每個服務器可配備高達8個NVIDIA Tensor Core GPU、NVLink互連技術以及10個AMD Instinct? ，提供經(jīng)濟實惠的人工智能和深度學習能力。該系統(tǒng)具有企業(yè)級的可靠性、可用性和可維護性，并提供了多種“構建塊”選擇以適配各種工作負載，包括復雜的模擬和建模等深度學習和高性能計算工作負載。
在有了硬件后，AI應用還需要什么？
NVIDIA AI Enterprise
隨著AI模型在規(guī)模、復雜性和多樣性等方面的快速發(fā)展，一個能夠支持多種AI模型架構的AI平臺至關重要。這一過程中，企業(yè)人工智能操作系統(tǒng)比不可少。為此，英偉達推出了NVIDIA AI Enterprise ，這是一款端到端、安全、云原生的AI軟件套件，可以作為操作系統(tǒng)使用。在集成到HPE的AI解決方案后，NVIDIA AI Enterprise可以加速數(shù)據(jù)科學管道，簡化預測性AI模型的開發(fā)和部署，并自動化的執(zhí)行基本流程，從而讓企業(yè)加速從數(shù)據(jù)中獲得洞察。
HPE Ezmeral Data Fabric
數(shù)據(jù)是人工智能/機器學習工作負載的基礎。要想部署生產(chǎn)級AI，企業(yè)需要具備強大的數(shù)據(jù)管理、保護、治理和分析能力，以此來安全地獲取、處理、存儲、訪問和分析海 量數(shù)據(jù)。為此，HPE推出了HPE Ezmeral Data Fabric數(shù)據(jù)管理解決方案，其適用于NVIDIA AI Enterprise 工作負載，專門針對混合的數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化，結合了文件、對象、表格和流數(shù)據(jù)，能提供一目了然的可見性和直接的數(shù)據(jù)訪問。測試顯示，HPE Ezmeral Data Fabric已通過NVIDIA GPU Direct Storage驗證 ，能進一步提高GPU和存儲層之間的I/O吞吐量。
HPE GreenLake
對于采用混合云來運行AI工作負載的用戶來說，HPE GreenLake在性能、延遲、數(shù)據(jù)治理和GPU資源利用率上有優(yōu)勢。HPE GreenLake允許客戶以即服務的模式使用基礎設施，從而實現(xiàn)了在本地部署人工智能/機器學習工作負載，為用戶帶了類云的體驗。HPE GreenLake具有按需擴展，管理統(tǒng)一且便捷，部署迅速，成本效益高等特點，讓技術力量和資金有限的小企業(yè)也能快速入局人工智能，且能適應未來發(fā)展所需。
來源：HPE中國
