KI-Dienste

HPE bringt Hard- und Software für Deep Learning

Uhr | Aktualisiert

HPE hat ein Paket von Lösungen für den Einsatz von Deep-Learning-Anwendungen in Unternehmen geschnürt. Es bietet neben Hard- und Software auch Werkzeuge für die Auswahl und Entwicklung von Deep-Learning-Systemen.

(Source: TeroVesalainen/pixabay.com/CC0 Creative Commons)
(Source: TeroVesalainen/pixabay.com/CC0 Creative Commons)

Hewlett Packard Enterprise (HPE) hat Lösungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen vorgestellt. Sie sollen es Wissenschaftlern, Entwicklern und IT-Abteilungen erleichtern, Deep Learning anzuwenden, wie das Unternehmen in einer Mitteilung schreibt.

Das Angebot umfasst nach Angaben von HPE vier Teile:

  • Das "Rapid Software Development für KI" ist laut Mitteilung eine integrierte Hardware- und Softwarelösung, die speziell für High Performance Computing und Deep-Learning-Anwendungen optimiert ist. Sie enthalte vorkonfigurierte Software Frameworks für Deep Learning, Bibliotheken, automatisierte Software Updates, für Deep Learning, optimiertes Cluster Management und unterstütze Nvidia-Tesla-V100-GPUs.

  • Das "HPE Deep Learning Cookbook" ist eine Sammlung von Werkzeugen, die Kunden bei der Auswahl der besten Hard- und Software-Umgebungen für verschiedene Deep-Learning-Aufgaben unterstütze. Sie helfen nach Angaben des Herstellers Unternehmen, die Leistung verschiedener Hardware-Plattformen einzuschätzen, Deep Learning Frameworks auszuwählen und die Hard- und Software für ihre individuellen Bedürfnisse zusammenzustellen.

  • Das "HPE AI Innovation Center" ist eine Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Universitäten, Unternehmen und Forschern von HPE. Die Zentren in Houston, Palo Alto und Grenoble böten Forschern aus Universitäten und Unternehmen Zugriff auf die benötigte Infrastruktur und Werkzeuge, schreibt HPE.

  • Das "HPE Center of Excellence" bietet ausgewählten Kunden laut Mitteilung Zugriff auf Technologie und Expertise. Es helfe IT-Abteilungen und Datenwissenschaftlern, die Entwicklung ihrer Deep-Learning-Anwendungen zu beschleunigen und einen besseren Return on Investment zu erzielen. Centers of Excellence bestünden zurzeit in Houston, Palo Alto, Tokio, Bangalore und Grenoble.

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