加速AI从概念验证到生产的旅程

Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE)发布新HPE机器学习开发系统(HPE Machine Learning Development System)，协助企业组织大规模建立与训练机器学习模型，加速创造价值。这个专为AI设计的系统是端对端解决方案，整合机器学习软体平台、运算、加速器和网路，帮助客户更快开发与训练大量的AI模型，同时提升模型准确度。

HPE机器学习开发系统建置于HPE策略投资收购公司—Determined AI的强大的机器学习(ML)平台上(现已正式命名为HPE机器学习开发环境)，并结合HPE世界级的AI与高效能运算(HPC)产品。藉由新HPE机器学习开发系统，使用者可以缩短建立与训练机器学习模型的时间，从数月、数周到数天，加速创造价值。

使用HPE机器学习开发系统的企业飞快展开大规模多模态AI模型训练

HPE宣布德国AI新创公司Aleph Alpha使用HPE机器学习开发系统训练多模态AI模型，包括自然语言处理(NLP)与电脑视觉。藉由结合五种语言的影像与文字处理能力跟人类般的情境脉络理解能力，这些模型可以让现代AI技术应用在各种语言以及基于影像转换的使用案例；例如，使用AI助理产生复杂文字、更高理解度的摘要、在数百个档案中精准搜寻资讯，以及在对话情境中运用专业知识。

在结合和监控数百个GPU情况下，Aleph Alpha不仅能立即安装与使用HPE机器学习开发系统，还能以前所未有的速度和效率训练模型。

Aleph Alpha创办人暨执行长Jonas Andrulis指出，「HPE机器学习开发系统可以提供超过150 TeraFlops以上的惊人效率与效能。我们结合现有研究资料执行大量工作负载时，整合型解决方案大大提升部署与监控效率。」

HPE执行副总裁暨HPC与AI部门总经理Justin Hotard表示，企业希望导入AI与机器学习技术，以创造产品和服务的差异性，但大规模建立与训练准确的AI模型需要部署复杂的基础架构，「HPE机器学习开发系统，结合我们为深度学习所提供的端对端HPC解决方案以及创新的机器学习软体平台到单一系统，提供一个立即可用的高效能解决方案，协助客户加快运用AI创造价值与获得成效。」

使用完整的机器学习解决方案移除障碍，充分发挥AI潜力

企业组织的AI基础架构仍不够成熟。根据IDC研究，若企业想要加速实验或建立原型以开发AI产品和服务，AI基础架构是最重要也是最昂贵的投资。若要使用AI基础架构支援大规模的模型开发与训练，企业必须经历复杂且繁琐的流程，包括采购、安装设定与管理极为相似的软体生态系统和基础架构，而生态系统与基础架构又涵盖专业的运算、储存、连线和加速器等资源。

HPE机器学习开发系统让企业组织摆脱AI基础架构的高复杂性。透过结合软体平台以及加速器、网路与服务等专业运算资源的单一解决方案，让企业组织可以立即大规模地建立与训练最佳化的机器学习模型。

使用HPE机器学习开发系统，加速创造价值

此系统提供机器学习演算法的多种关键功能，包括卓越的分散式训练、自动超参数最佳化与神经网路架构搜索，能更快提升模型的准确性。

HPE机器学习开发系统提供最佳化的运算、加速计算及连线。这些都是关键效能的驱动因素，可有效扩大模型规模以适应各种工作负载。客户可以从32 个NVIDIA GPUs小型配置，逐步扩大到256 NVIDIA GPUs配置。在32个NVIDIA GPUs组态中，HPE机器学习开发系统可扩充自然语言处理(NLP)与电脑视觉等工作负载的效率达到90%。根据内部测试，使用32个GPUs的HPE机器学习开发系统处理NLP工作负载时，传输率比其他搭载32个相同GPUs解决方案快5.7倍，连线效能则是次优。

透过立即可用的AI模型开发与训练加速从概念验证到生产环境

HPE机器学习开发系统是整合型解决方案，能提供预先配置且完整安装的AI基础架构，让客户透过单一解决方案大规模开发与训练模型。在此解决方案中，HPE Pointnext Services会提供现场安装与软体设定服务，让使用者立即使用与训练机器学习模型，更快透过资料获得更准确的洞察力。

【公司名称】四川旭辉星创科技有限公司

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