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HPE apresenta duas novas tecnologias para impulsionar aplicações em IA e ML

O HPE Swarm Learning traz um novo conceito para compartilhar modelos fora da empresa sem expor os dados e o HPE Machine Learning Development System facilita o treinamento de modelos em escala

HPE apresenta duas novas tecnologias para impulsionar aplicações em IA e ML

A Hewlett Packard Enterprise (HPE) fez nesta quarta-feira dois grandes anúncios na área de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). O primeiro lançamento é o HPE Swarm Learning, uma solução inovadora de IA para acelerar insights na Borda, desde o diagnóstico de doenças até a detecção de fraudes de cartão de crédito, compartilhando e unificando aprendizados do modelo de IA sem comprometer a privacidade dos dados. Outra novidade é o HPE Machine Learning Development System, um novo sistema desenvolvido especificamente para IA, uma solução de ponta a ponta que integra uma plataforma de software de Machine Learning, computação, aceleradores e redes para desenvolver e treinar modelos de IA mais precisos com mais rapidez e escala.

O HPE Swarm Learning, desenvolvido pela Hewlett Packard Labs, organização de P&D da HPE, é a primeira estrutura de Machine Learning descentralizada e que preserva a privacidade do setor para sites de Borda ou distribuídos. A solução oferece aos clientes contêineres que são facilmente integrados aos modelos de IA usando a API de Swarm (enxame) da HPE. Os usuários podem compartilhar imediatamente os aprendizados do modelo de IA dentro e fora de sua organização com colegas do setor para melhorar o treinamento, sem compartilhar dados reais.

A máquina HPE do Learning Development System é oferecido como uma solução integrada que fornece infraestrutura de IA pré-configurada e totalmente instalada para desenvolvimento de modelos prontos para uso e treinamento em escala

Hoje, a maioria do treinamento de modelos de IA ocorre em um local central, que depende de conjuntos de dados mesclados centralizados. No entanto, essa abordagem pode ser ineficiente e cara devido à necessidade de mover grandes volumes de dados de volta para a mesma fonte. Também pode ser restringido por regras e regulamentos de privacidade e propriedade de dados que limitam o compartilhamento e a movimentação de dados, o que pode levar a modelos imprecisos e tendenciosos. Ao treinar modelos e aproveitar insights na Borda, as empresas podem tomar decisões mais rapidamente, no ponto de impacto, levando a melhores experiências e resultados. Além disso, ao compartilhar aprendizados de uma organização para outra na fonte de dados, vários setores em todo o mundo podem se unir e melhorar ainda mais a inteligência que pode levar a excelentes resultados comerciais e sociais.

No entanto, compartilhar dados externamente pode representar um desafio para as organizações que precisam atender aos requisitos de governança de dados, regulamentares ou de conformidade, exigindo que os dados permaneçam em seu local. O HPE Swarm Learning permite exclusivamente que as organizações usem dados distribuídos em sua fonte, o que aumenta o tamanho do conjunto de dados para treinamento, para criar modelos de Machine Learning para aprender de maneira equitativa, preservando a governança e a privacidade dos dados. Para garantir que apenas os aprendizados capturados da Borda sejam compartilhados, e não os dados em si, o HPE Swarm Learning usa a tecnologia Blockchain para integrar membros com segurança, eleger dinamicamente um líder e mesclar parâmetros de modelo para fornecer resiliência e segurança à rede Swarm. Além disso, ao compartilhar apenas os aprendizados, o HPE Swarm Learning permite que os usuários aproveitem grandes conjuntos de dados de treinamento,

Treinamento em escala

A HPE também anunciou que está removendo barreiras para que as empresas construam e treinem facilmente modelos de Machine Learning em escala, para obter valor mais rapidamente, com o novo HPE Machine Learning Development System. O novo sistema baseia-se no investimento estratégico da HPE na aquisição da Determined AI para combinar sua robusta plataforma de ML, agora formalmente chamada de HPE Machine Learning Development Environment, com as ofertas líderes mundiais de IA e computação de alto desempenho (HPC) da HPE. Com o novo HPE Machine Learning Development System, os usuários podem acelerar o tempo de retorno típico para começar a obter resultados da construção e treinamento de modelos de máquina, de semanas e meses a dias.

O HPE Machine Learning Development System ajuda as empresas a contornar a alta complexidade associada à adoção da infraestrutura de IA, oferecendo a única solução que combina software, computação especializada, como aceleradores, redes e serviços, permitindo que as empresas comecem imediatamente a construir e treinar modelos otimizados de ML de forma eficiente em escala.

A plataforma oferece computação otimizada, computação acelerada e interconexão, que são os principais drivers de desempenho para dimensionar modelos com eficiência para uma combinação de cargas de trabalho, começando com uma pequena configuração de 32 GPUs até uma configuração maior de 256 GPUs. Em uma pequena configuração de 32 GPUs, o HPE Machine Learning Development System oferece aproximadamente 90% de eficiência de dimensionamento para cargas de trabalho como Natural Language Processing (NLP) e Computer Vision. Além disso, com base em testes internos, o HPE Machine Learning Development System com 32 GPUs oferece até 5,7 vezes mais rapidez para uma carga de trabalho de NLP em comparação com outra oferta contendo 32 GPUs idênticas, mas com uma interconexão abaixo do ideal.

A máquina HPE do Learning Development System é oferecido como uma solução integrada que fornece infraestrutura de IA pré-configurada e totalmente instalada para desenvolvimento de modelos prontos para uso e treinamento em escala. Como parte da oferta, o HPE Pointnext Services fornecerá instalação no local e configuração de software, permitindo que os usuários implementem e treinem imediatamente modelos de aprendizado de máquina para obter insights mais rápidos e precisos de seus dados.

Serviço
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