HPE presenta un nuevo conjunto de plataformas y servicios de inteligencia artificial
Hewlett Packard Enterprise, HPE, ha anunciado nuevas plataformas y servicios creados expresamente para ayudar a las compañías a simplificar la adopción de Inteligencia Artificial, AI, centrándose inicialmente en un subconjunto clave de la AI conocido como Deep Learning.
Inspirado por el cerebro humano, el Deep Learning se utiliza habitualmente para tareas complicadas, como el reconocimiento de imagen y rostros, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz. Para obtener el máximo provecho del Deep Learning, las empresas necesitan una infraestructura informática de alto rendimiento para crear y entrenar modelos, con capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos con el fin de facilitar el reconocimiento de patrones en audio, imágenes, vídeos, textos y datos de sensores.
Muchas organizaciones carecen de algunos requisitos esenciales para implementarlo, incluyendo la experiencia y los recursos; una infraestructura sofisticada y personalizada de hardware y software y las capacidades de integración necesarias para incorporar diferentes componentes de hardware y software para ajustarse a los sistemas de AI. Para ayudar a los clientes a superar estas dificultades y aprovechar todo el potencial de la AI, HPE anuncia las siguientes soluciones:
· Desarrollo Rápido de Software de HPE para AI: HPE presentó una solución integrada de hardware y software, creada específicamente para informática de alto rendimiento y aplicaciones de Deep Learning. Basándose en el sistema HPE Apollo 6500 - en colaboración con Bright Computing para facilitar el desarrollo rápido de aplicaciones de Deep Learning-, esta solución incluye frameworks preconfigurados de software para Deep Learning, bibliotecas, actualizaciones automáticas de software y soporte a GPU NVIDIA® Tesla V100.
· HPE Deep Learning Cookbook: Creado por el equipo de AI Research en Hewlett Packard Labs, esta guía de aprendizaje automático es un conjunto de herramientas diseñadas para orientar a los clientes a la hora de elegir el mejor entorno de hardware y software para diferentes tareas de aprendizaje automático. Estas herramientas ayudan a las empresas a estimar el rendimiento de varias plataformas de hardware, además de definir los frameworks más populares de aprendizaje automático y elegir las pilas ideales de hardware y software para satisfacer las necesidades particulares de cada empresa. El Deep Learning Cookbook también puede usarse para validar el rendimiento y para ajustar la configuración de las pilas de hardware y software ya adquiridos. Un caso de uso incluido en el Cookbook guarda relación con los Diseños de Referencia de Clasificación de Imágenes de HPE. Estos diseños de referencia proporcionan a los clientes unas configuraciones de infraestructuras optimizadas para entrenar a los modelos de clasificación de imágenes para varios casos de uso, como la verificación de matrículas y la clasificación de tejidos biológicos. Estos diseños se prueban para asegurar su rendimiento y eliminar cualquier especulación, algo que ayuda a los científicos y a los departamentos de TI a mejorar su rentabilidad y su eficiencia.
· HPE AI Innovation Center: Diseñados para la realización de proyectos de investigación a largo plazo, los centros de innovación van a servir como una plataforma de colaboración para investigaciones entre universidades, empresas a la vanguardia en estudios de AI e investigadores de HPE. Los centros, situados en Houston, Palo Alto y Grenoble (Francia), van a ofrecer tanto a investigadores de universidades como a empresas, el acceso a infraestructuras y herramientas para continuar con sus iniciativas de investigación.
· Mejora de los HPE Centers of Excellence (CoE): Diseñados para ofrecer ayuda a los departamentos de TI y a los científicos que desean acelerar sus aplicaciones para el Deep Learning y obtener un mejor ROI de sus soluciones para el Deep Learning a corto plazo, el HPE CoE ofrece a clientes seleccionados, acceso a la última tecnología y experiencia, incluyendo los más recientes GPU NVIDIA en sistemas de HPE. La red actual de CoE se extiende a lo largo de cinco lugares, incluyendo Houston; Palo Alto; Tokio; Bangalore (India) y Grenoble (Francia).
“En la actualidad vivimos en un mundo donde generamos enormes cantidades de datos, y el Deep Learning puede ayudarnos a extraer conocimientos de esta información”, afirmó Pankaj Goyal, vicepresidente del Artificial Intelligence Business en Hewlett Packard Enterprise. “Sin embargo, una solución universal no funciona. Cada empresa tiene sus propias necesidades que requieren un enfoque diferente para comenzar a usar, dimensionar y optimizar su infraestructura para el uso del Deep Learning. Nuestro objetivo en HPE es hacer realidad la AI para nuestros clientes, independientemente del momento del proceso en donde se encuentren, con la ayuda de nuestra cartera de infraestructuras líder en el sector, una amplia experiencia en AI, unas investigaciones de primera clase y un gran ecosistema de partners”.
En su objetivo para hacer realidad la AI a sus clientes, HPE les ofrece unos servicios flexibles de consumo para infraestructuras de HPE, que evita el sobreaprovisionamiento, aumenta los ahorros de costes y se ajusta a las necesidades para cumplir con los requisitos de las instalaciones para el Deep Learning.
“La inteligencia artificial tiene la capacidad necesaria para transformar los análisis de datos científicos, realizando estimaciones y conexiones sorprendentes”, afirmó Paul Padley, catedrático de Física y Astronomía en Rice University. “Estamos en un momento en el que la revolución de la AI puede tener un enorme impacto a la hora de redefinir la innovación, la ciencia, la educación y la sociedad en general. El acceso a los centros de innovación de AI de HPE nos ayudará a seguir avanzando en nuestras investigaciones académicas mediante el uso de herramientas y soluciones disponibles para nosotros a través de HPE”.
La AI se está popularizando en el mundo del consumo, con aplicaciones como las interfaces de voz, los asistentes personales y el etiquetado de las imágenes. Sin embargo, las implicaciones de la AI van más allá de los casos de uso de consumo populares para llegar a campos que incluyen la analítica de secuenciación genómica, el estudio del clima, la ciencia médica, la conducción autónoma y la robótica. Estos avances tecnológicos han sido posibles (y siguen siéndolo) gracias al Deep Learning.
“A medida que avance la AI basada en el Deep Learning, se transformará la ciencia, el comercio y la calidad de nuestras vidas, gracias a la automatización de las tareas que no requieren el pensamiento humano más complejo”, indicó Steve Conway, vicepresidente primero de Hyperion Research. “Las soluciones de software e infraestructuras de HPE han sido diseñadas para facilitar su uso y prometen tener un papel de gran importancia a la hora de impulsar la adopción de la AI en las empresas y en otras organizaciones durante los próximos años”.
