HPE GreenLake AI/ML Funktionen
HPE GreenLake für große Sprachmodelle ist ein bedarfsorientierter, Multi-Tenant-Cloud-Service, der es Unternehmen ermöglicht, große KI-Modelle privat zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen, wobei eine nachhaltige Supercomputing-Infrastruktur genutzt wird, die nahezu zu 100 % aus erneuerbaren Energien betrieben wird.
Mehr anzeigenHauptfunktionen von HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake für große Sprachmodelle ist ein bedarfsorientierter, mehrmandantenfähiger Cloud-Service, der Unternehmen Zugang zu Supercomputing-Leistung und KI-Software für das private Training, die Feinabstimmung und den Einsatz von großangelegten KI-Modellen bietet. Es läuft auf HPE Cray XD-Supercomputern, die mit nahezu 100 % erneuerbarer Energie betrieben werden, und verfügt über eine KI-native Architektur, die darauf ausgelegt ist, einzelne großangelegte KI-Trainings- und Simulationslasten mit voller Rechenkapazität auszuführen, kombiniert mit einem umfassenden KI-Software-Stack und Datenmanagement-Tools.
Cloud-native Supercomputing: Bietet sofortigen Zugang zu Supercomputing-Leistung durch ein Cloud-Service-Modell, das es Organisationen ermöglicht, die Plattform innerhalb von Minuten zu nutzen, ohne eine lokale Infrastruktur aufzubauen
Umfassender KI-Software-Stack: Beinhaltet die HPE Machine Learning Development Environment für das Modelltraining und die HPE Machine Learning Data Management Software für Datenintegration, -verfolgung und -prüfung
Nachhaltiges Computing: Betrieb auf Supercomputern, die in der QScale-Standortgemeinschaft in Quebec mit 99,5 % erneuerbaren Energiequellen und optimiertem Energiemanagement gehostet werden
Privates und sicheres Umfeld: Ermöglicht Unternehmen, ihre KI-Modelle privat zu trainieren und abzustimmen, während sie die Kontrolle über ihre Daten und den Einsatz behalten
Anwendungsfälle von HPE GreenLake AI/ML
Gesundheitsanalytik: Überprüfung von medizinischen Aufzeichnungen und Patientendaten zur Unterstützung von Ärzten bei Diagnosen und Behandlungsplanung
Klimamodellierung: Verarbeitung und Analyse großangelegter Umweltdaten für Klimavorhersagen und Forschung
Finanzdienstleistungen: Analyse von Markttrends, Bewertung von Risiken und Automatisierung von finanziellen Entscheidungsprozessen
Optimierung der Fertigung: Verbesserung von Produktionsprozessen und Lieferkettenmanagement durch KI-gesteuerte Erkenntnisse
Vorteile
Eliminiert die Notwendigkeit, eine lokale Supercomputing-Infrastruktur aufzubauen und zu warten
Bietet eine nachhaltige Computing-Lösung mit der Nutzung erneuerbarer Energien
Bietet einen vollständigen KI-Software-Stack und Entwicklungstools
Gewährleistet Datenschutz und Sicherheit durch private Bereitstellungsoptionen
Nachteile
Erfordert erhebliche Investitionen in Cloud-Dienste
Begrenzt auf die Verarbeitung einer einzelnen großangelegten Arbeitslast zur gleichen Zeit
Kann Fachwissen erfordern, um die Fähigkeiten der Plattform vollständig zu nutzen
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