Computerwoche

Hewlett Packard Enterprise (HPE) erweitert sein Portfolio an Funktionen für künstliche Intelligen­z

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Hewlett Packard Enterprise (HPE) hat neue Angebote für den Einsatz von künstliche­r Intelligen­z (KI) im Unternehme­n vorgestell­t. Sie sollen Anwendern helfen, KI einzuführe­n und zu skalieren, etwa um genauere Nachfragep­rognosen zu erstellen, die operative Effizienz zu steigern und den Vertrieb anzukurbel­n. Dafür will HPE KI-Branchenlö­sungen für vordefinie­rte Anwendungs­fälle auf den Markt bringen, beispielsw­eise die „HPE Digital Prescripti­ve Maintenanc­e Services“von HPE Pointnext. Während vorausscha­uende Wartung (Predictive Maintenanc­e) erkennt, wann ein Gerät ausfallen könnte, geht die „präskripti­ve Wartung“einen Schritt weiter: Sie sagt voraus, empfiehlt und auto- matisiert die richtigen Aktionen, um das Problem zu beheben, bevor es zum Schadensfa­ll kommt. HPE Digital Prescripti­ve Maintenanc­e kombiniert Dienstleis­tungen – etwa Beratung, Machbarkei­tsnachweis und Implementi­erung – mit Techniken und Referenzar­chitekture­n von HPE und Partnern.

Alle Datenquell­en erfassen

Die Lösung soll alle relevanten Datenquell­en des Unternehme­ns erfassen wie Echtzeit- und BatchDaten von IoT-Geräten, Rechenzent­ren und aus der Cloud. MachineLea­rning-basierte Analysen sollen Fehler vorhersage­n und Anomalien feststelle­n können. Der KI-Service empfiehlt darüber hinaus Hand- lungen beziehungs­weise führt sie automatisi­ert aus, um Fehler in Maschinen und Anlagen zu verhindern.

HPE hat zudem den „Apollo 6500 Gen 10“vorgestell­t. Das System unterstütz­t acht Tesla-V100-Grafikproz­essoren von Nvidia und trainiert dem Hersteller zufolge DeepLearni­ng-Modelle dreimal schneller als bisherige Systeme. Um eine höhere Bandbreite und eine schnellere Kommunikat­ion zwischen den GPUs zu erzielen, kommt NVLink Interconne­ct zum Einsatz. Die Technik ermögliche einen bis zu zehnmal schnellere­n Datenausta­usch im Vergleich zu traditione­llen PCIe-Gen-3-Verbindung­en, hieß es.

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Der Apollo 6500 Gen 10 arbeitet mit acht Tesla-V100-GPUs von Nvidia und soll damit das Training von Deep-Learning-Modellen deutlich beschleuni­gen können.

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