Mit "Rapid Software Development für KI“ hat der US-IT-Riese Hewlett Packard Enterprise (HPE) aus dem kalifornischen Palo Alto eine integrierte Hard- und Softwarelösung vorgestellt, die für HPC- (High-Performance Computing) und Deep-Learning-Anwendungen optimiert ist. Die Lösung basiert auf der hauseigenen Plattform Apollo 6500 und wurde laut HPE-Angaben zusammen mit Bright Computing für die schnelle Bereitstellung von Deep-Learning-Anwendungen entwickelt.
Die Lösung enthalt laut HPE vorkonfigurierte Software-Frameworks für Deep Learning, Bibliotheken, automatisierte Software-Updates, für Deep Learning optimiertes Cluster-Management und unterstütze NVidias Tesla-V100-GPUs.
Ebenfalls neu ist das "Deep Learning Cookbook" des KI-Forschungsteams der Hewlett Packard Labs. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Werkzeugen, um IT-Organisationen bei der Auswahl der besten Hard- und Software-Umgebungen für Deep-Learning-Aufgaben zu unterstützen. Die Werkzeuge sollen den Organisationen helfen, die Leistung verschiedener Hardwareplattformen einzuschätzen, Deep Learning Frameworks auszuwählen und die Hard- und Software für ihre individuellen Bedürfnisse zusammenzustellen, heisst es. Das Cookbook lässt sich den Infos zufolge auch nutzen, um die Leistung bereits angeschaffter Hard- und Software zu validieren und deren Konfiguration zu optimieren. So lieferten zum Beispiel Image Classification Reference Designs optimierte Infrastrukturkonfigurationen für das Training von Bildklassifizierungsmodellen in verschiedenen Anwendungen – so für die Erkennung von Nummernschildern oder die Klassifizierung von Gewebeproben in der Biologie. Die Designs seien getestet.
HPEs AI Innovation Centers wiederum sollen eine Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Universitäten, Unternehmen der KI-Forschung und HPE-Forschern bei langfristigen Forschungsprojekten bereitstellen. Die Einrichtungen in Houston, Palo Alto und Grenoble bieten Forschern aus Universitäten und Unternehmen Zugriff auf Infrastruktur und Werkzeuge. In sogenannten CoEs (Centers of Excellence) will HPE darüber hinaus ausgewählten Anwenderunternehmen und Organisationen Zugriff auf Technik und Expertise mit den neuesten GPUs von NVidia auf HPE-Systemen geben. Derlei CoEs hält HPE in Houston, Palo Alto, Tokio, Bangalore und Grenoble parat.
Deep Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Das menschliche Gehirn dient ihm als Vorbild, Einsatzgebiete sind anspruchsvolle Aufgaben wie Gesichts- und Stimmerkennung oder auch das Erkennen und Klassifizieren von Bildern. Um Deep Learning zu nutzen, so HPE, benötigen Unternehmen eine Hochleistungs-Rechnerinfrastruktur, um Lernmodelle aufzubauen und zu trainieren, grosse Datenmengen zu verarbeiten und Muster in Audiodaten, Bildern, Videos, Text und Sensordaten zu erkennen. Vielen Unternehmen hätten jedoch nicht die Voraussetzungen, um Deep Learning zu implementieren: Ihnen fehlten Expertise und Ressourcen ebenso wie eine geeignete Hardware- und Software-Infrastruktur oder die Fähigkeit, KI-Systeme zu skalieren, betonen die Kalifornier.
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