HPE Machine Learning Development System

Skalieren Sie das Training von KI-Modellen von der Idee bis zur Ausführung mit minimalen Änderungen am Code oder der Infrastruktur. 

Bild eines Influencers, Geschäftsperson

Verborgene Einblicke aufdecken

Erfahren Sie, wie Sie sich mit dem HPE Machine Learning Development System auf Innovationen konzentrieren statt auf die Infrastruktur.

Beschleunigen Sie die Innovation und reduzieren Sie die Komplexität der IT für die Schulung von KI- und ML-Modellen.

Direkt nutzbare Leistungsprofile und lokale Installation, Konfiguration und Einrichtung reduzieren die Komplexität der IT, sodass sich Ihre Teams auf die Entwicklung von KI- und ML-Modellen konzentrieren können.

Speziell entwickelt, validiert und vorkonfiguriert

Integrierte Hardware-, Software- und Servicelösung, die vom ersten Tag an für die Modellentwicklung und Schulung bereit ist. Reagieren Sie schnell auf die Nutzer, indem Sie die für eine erfolgreiche Modellentwicklung erforderliche Computing- und technische Infrastruktur bereitstellen.

Machen Sie Ihre KI-Infrastruktur zukunftssicher

Wählen Sie aus einer Reihe von Computing- und Datenspeicher-Konfigurationen aus, um sich verändernden Bedürfnissen voraus zu sein und eine Grundlage für heterogene Beschleuniger zu schaffen.  Diese speziell entwickelte, validierte und vorkonfigurierte Lösung bietet eine integrierte Hardware-, Software- und Servicelösung, die ab dem ersten Tag bereit für die Entwicklung und die Schulung von Modellen ist.

HPE Machine Learning Development System – Unabhängige Evaluierungsergebnisse

ESG hat kürzlich das HPE Machine Learning Development System bewertet und untersucht, wie dieses Unternehmen dabei unterstützen kann, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen, indem es Tools zur Beschleunigung und Vereinfachung von Modellentwicklung und -training bereitstellt. Das Team überprüfte die Produktivität, Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität, Leistung und den Investitionswert der Lösung.

Schneller zur KI-Wertschöpfung

Laut ESG-Studie benötigen 60 % der Unternehmen mehr als vier Monate, um einen Nutzen aus ihren KI/ML-Initiativen zu ziehen, und nur 7 % stellen sofort einen Mehrwert fest.

Integrierte, effiziente, automatisierte KI/ML-Infrastruktur

ESG konnte bestätigen, dass das HPE Machine Learning Development System leicht einzurichten, zu verwenden und zu skalieren ist. Durch die Vorkonfiguration im Werk und vor Ort, sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen mit der validierten Lösung.

Beschleunigen und innovieren Sie KI-Lösungen

Finden Sie heraus, wie sich ML-Techniker und Data Scientists auf Innovation konzentrieren und die produktive Nutzung ihrer KI-Lösungen beschleunigen können.

Bild eines Influencers, der zwischen zwei Sitzungen eine Pause macht.

Die nächsten Schritte

Sind Sie startklar? Informieren Sie sich über die Kaufoptionen oder wenden Sie sich an einen HPE Experten, um die beste Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen zu finden.

Ausgewählte Produkte

Wandeln Sie Daten in intelligente Informationen um

Eine zentrale Datenquelle, die intelligente Entscheidungen und Empfehlungen für Kunden ermöglicht.

HPE Swarm Learning

Die branchenweit erste Lösung für dezentrales maschinelles Lernen unter Wahrung des Datenschutzes.

HPE Ezmeral Unified Analytics

Die branchenweit erste einheitliche, moderne Analyse- und Data Lakehouse-Plattform – optimiert für Bereitstellungen On-Premises, am Edge und in der Cloud.

Screenshot der HPE GreenLake Plattform Software

HPE GreenLake – Ihre offene und sichere Edge-to-Cloud-Plattform

Komplettieren Sie Ihre Lösung mit einem Hybrid Cloud-Betriebsmodell für alle Workloads und Daten. HPE GreenLake – das Cloud-Betriebserlebnis, das Sie sich schon immer gewünscht haben: flexibel und skalierbar mit einer Kombination aus Sicherheit, Transparenz und einfacher Verwaltung.

Technische Daten

  • Vorkonfiguriert, vollständig installiert und direkt nutzbar

    Direkt nutzbare Leistung bedeutet eine weniger komplexe IT
    Zeit und Ressourcen für die Modellentwicklung nutzen.
    Vor-Ort-Installation, Konfiguration und Einrichtung von Standardmodellen.


  • Verwaltbarkeit und Transparenz

    Überwachung von Infrastruktur und Modellmetriken über eine einzige Schnittstelle.
    Verbesserte Experimentverfolgung und Kollaboration zwischen ML-Ingenieuren.


  • Komponenten-Architektur

    Rechenknoten – Apollo 6500 Gen10+ mit NVIDIA® A100 8-Wege-GPU mit 80 GB.
    Management-Knoten – Proliant DL325.
    Cluster Manager – HPCM.
    Speicher – HPE Parallel File System.
    NVIDIA Infiniband.


  • Software- und Hardware-Support

    Software: HPE Machine Learning Development Environment, HPE. Performance Cluster Manager, Red Hat Linux, SUSE Linux.
    Hardware: HPE Apollo 6500 Gen 10 plus NVIDIA® A100 8-Wege 80 GB. GPU, HPE Proliant DL325, NVIDIA Infiniband, HPE Parallel File System.