AIの活用
データをAI対応に変える
複雑さを解消し、データをより適切に前処理、格納、管理、保護します。ハイブリッドクラウド環境全体のデータを一元化し、データのタイプとソースを最適化するとともに、データを多用するワークロードのニーズに適合するようにします。
ピークパフォーマンス、シンプルさ、効率を適切に備えた、AIの展開を成功に導くための土台を築きます。
注目のAIソリューション
データをAI対応にする方法の詳細
AIのスローガン: データを収集せよ (ただし、有益なデータに限る)
AIで成功を収めるのは運ではなく、データの力を活用することです。データのクレンジング、前処理、管理を強化するための5つの方法をご確認ください。
今こそ、AI対応のデータ整備を開始
データに焦点を当てて、製品やパフォーマンスを向上させるためのインサイトを引き出します。
AI対応のデータで達成できること
開発者のコラボレーションの向上からモデル作成の迅速化まで、データをAI対応にすることで何を達成できるかをご確認ください。
AIワークロード/アプリケーションの価値実現時間を短縮
実験用に小規模から始めて、需要に応じて拡張できる機能により、障壁を乗り越えることができます。リスクを軽減しながらAIプロジェクトを迅速に反復し、ツールへの容易なセルフサービスアクセスで生産性を向上させ、専門家と連携してビジネス価値に適したユースケースを優先します。
AIのアプリケーションとワークロードをよりシームレスに開発、展開、保護、監視する方法により、より早く価値を実感できるようになります。
注目のAIソリューション
価値実現までの時間を短縮する方法の詳細
「AIを試験的に導入する」という考え方から脱却する方法
貴社が自信を持って、次なるAIの段階に移行できるようサポートする、6つの戦術をご確認ください。
AIを迅速に導入する4つの方法
AI戦略を強化できます。始めたばかりのときに先手を打つ方法、潜在的な落とし穴を避ける方法、そして価値を引き出す方法をご確認ください。
AIの全社展開を確実に
目標を達成するための適切なAI戦略や専門知識と合致する、カスタムモデルをより迅速に本番稼働させる新しい方法が必要です。
これには、正確で最新のデータを使用して定期的にトレーニングおよび調整されるモデル、実績のあるスーパーコンピューティングテクノロジーを使用してデータを多用するAIワークロードを実行する機能、および事前トレーニング済みのAIモデルをIT環境に統合するのを支援できる専門家などが含まれます。
注目のAIソリューション
自信を持ってAIを拡張する方法の詳細
AI市場における競争力の強化
AIのトレーニングプロセスを強化し、モデル作成を迅速化し、組織全体でAIを活用した確実なイノベーションを実現する方法をご確認ください。
AIの本格運用化へ
初期の開発と展開だけで終わらずにAIの運用化を始める方法、および対処すべき課題をご確認ください。
スーパーコンピューティングの速度でAIモデルを拡張
AIモデルのファインチューニングにより、価値実現時間を短縮できます。直接液冷式スーパーコンピューターにより、AIアプリケーションのビルド、ビルド済みモデルのカスタマイズ、責任あるパフォーマンスの向上を実現できます。クリティカルなAIおよび機械学習アプリケーションを強化し、目的に合わせて拡張できます。
スーパーコンピューティングの活用により、非常に困難なビジネス上の問題を解決できます。
注目のAIソリューション
AIモデルのスケーリングの詳細
非常に複雑なAIモデルをトレーニングするために企業がスーパーコンピューターを必要とする理由
にスーパーコンピューターは、複雑な生成AIタスクの処理やビジネスに関する意思決定の迅速化に欠かせないものとなりつつあります。
大規模な環境でのAI
大規模環境におけるAIには特有の課題がありますが、それを克服する方法はあります。
HPE GreenLakeクラウドエクスペリエンスの詳細はこちら
すべてのHPE GreenLakeクラウドサービスには、一元的なコントロールプレーンを通じてアクセスでします。これにより、ワークロードとデータが配置されているあらゆる場所で、すべてのサービスとユーザーに対してオープンで一貫性があり拡張性に優れたクラウド運用エクスペリエンスが実現します。
製品およびサービスの詳細はこちら
エッジからクラウドまでのHPEソリューション
エッジからクラウドまでの新たなビジネス機会の創出をHPEが支援する詳細をご確認ください。