Hewlett Packard Enterprise (HPE) annonce de nouvelles plateformes et services spécifiquement conçus pour aider les entreprises à simplifier et accélérer l’adoption de l’Intelligence Artificielle (IA), avec une première offre centrée sur un sous-ensemble appelé « deep learning ».
Inspiré par le cerveau humain, le deep learning est généralement mis en œuvre pour résoudre les tâches complexes telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d’images et leur classification, ainsi que la reconnaissance vocale. Pour tirer parti du deep learning, les entreprises ont besoin d'une infrastructure de calcul performante pour construire et réaliser des modèles d’apprentissage capables de traiter d’énormes volumes de données afin de reconnaître des modèles au sein de flux audio, d’images, de vidéos, de textes et de données issues de capteurs.
De nombreuses organisations manquent de certains prérequis pour implémenter le deep learning : l’expertise et les ressources, une infrastructure matérielle et logicielle sophistiquée et taillée sur mesure, ainsi que des capacités d'intégration indispensables pour agréger les différents éléments matériels et logiciels capables de faire monter en puissance les systèmes d’IA. Pour aider les clients à surmonter ces défis et à tirer pleinement parti du potentiel de l'IA, HPE annonce aujourd’hui les offres suivantes :
· HPE’s Rapid Software Development for AI : une solution HPE matériel et logiciels intégrée spécifiquement conçue pour supporter des environnements HPC et des applications de deep learning. Réalisée en collaboration avec Bright Computing sur un système HPE Apollo 6500 pour permettre le développement rapide des applications deep learning, cette solution intègre des frameworks logiciels deep learning pré-configurés, des librairies, la mise à jour automatique des logiciels et une gestion des clusters optimisée pour le deep learning, et le support des GPU NVIDIA® Tesla V100.
· HPE Deep Learning Cookbook : élaboré par l'équipe de Recherche sur l’IA des Hewlett Packard Labs, ce guide pratique du deep learning offre un ensemble d'outils pour guider les clients dans le choix du meilleur environnement matériel et logiciel en fonction des tâches de deep learning. Ces outils aident les entreprises à évaluer les performances de diverses plates-formes matérielles, à différencier les frameworks de deep learning les plus courants, et sélectionnent la configuration idéale, matériel et logiciels, pour répondre à leurs besoins spécifiques. Le Deep Learning Cookbook peut également être utilisé pour valider les performances et ajuster la configuration de matériels et logiciels existants. Un des cas d'usage du guide traite de HPE Image Classification Reference Designs. Ces architectures de référence proposent aux clients des infrastructures optimisées pour l’apprentissage des modèles de classification d'images pour divers usages, comme par exemple le contrôle de plaques d'immatriculation ou la classification de tissus biologiques. Ces architectures sont testées pour apporter la performance requise, elles évitent aux scientifiques et aux informaticiens de chercher par eux-mêmes les configurations optimales, leur permettant d’augmenter leur efficacité et donc leur productivité.
· HPE AI Innovation Center : conçu pour accompagner des projets de recherche à long terme, le centre d'innovation servira de plate-forme de collaboration entre universités, entreprises à la pointe de la recherche sur l'IA et les chercheurs d’HPE. Ces centres, situés à Houston, Palo Alto et Grenoble, permettront aux chercheurs dans les universités et les entreprises d'accéder à l'infrastructure et aux outils utiles pour poursuivre leurs projets.
· HPE Centers of Excellence (CoE): conçus pour aider les départements informatiques et les Data Scientists qui veulent accélérer le développement de leurs applications de deep learning et obtenir un meilleur retour sur investissement de leurs déploiements à court terme, le HPE CoE offre aux clients identifiés un accès aux dernières technologies et expertises, y compris les tout derniers GPU NVIDIA équipant les systèmes HPE. Les centres d'excellence actuels sont installés sur cinq sites : Houston, Palo Alto, Tokyo, Bangalore et Grenoble.
« Nous vivons dans un monde où nous créons d’abondantes quantités de données, et où le deep learning aide à valoriser ces données », déclare Pankaj Goyal, Vice-Président de l'Intelligence Artificielle chez Hewlett Packard Enterprise. « Cependant, il n’existe pas de solution universelle. Chaque entreprise a des besoins uniques qui nécessitent une approche spécifique pour se démarrer, faire croître et optimiser son infrastructure de deep learning. Chez HPE, notre objectif est d’accompagner nos clients pour tirer des bénéfices réels de l’IA, quelle que soit leur maturité dans ce domaine,… grâce à notre portefeuille de technologies de pointe, notre expertise en IA et la richesse de notre écosystème de partenaires et de chercheurs… »
Pour soutenir cette démarche, HPE propose des modèles de consommation flexibles pour les infrastructures: ils évitent de sur-calibrer les ressources, réduisent les coûts et répondent aux besoins de variabilité du deep learning.
« L'Intelligence Artificielle a la capacité de transformer l'analyse des données scientifiques, de pouvoir établir des prédictions et des connexions inattendues », a déclaré Paul Padley, professeur de physique et d'astronomie à l'Université Rice. « Nous sommes arrivés à une phase où la révolution de l'IA peut avoir un impact profond sur notre conception de l'innovation, de la science, de l'éducation et de la société en général. L'accès aux centres d'innovation IA d’HPE nous aidera à faire évoluer nos efforts de recherche grâce aux outils et solutions mis à notre disposition par HPE. »
L'IA se démocratise avec des applications telles que les interfaces vocales, les assistants personnels et la reconnaissance d'image. Cependant, les implications de l'IA vont au-delà de ces usages grand public. L’IA impacte des domaines tels que l'analyse du séquençage du génome, la recherche sur le climat, la médecine, le véhicule autonome et la robotique. Ces progrès technologiques et ces avancées ont été - et continuent d'être - rendus possibles grâce au deep learning.
« Au fur et à mesure de la progression de l'Intelligence Artificielle, celle-ci transformera la science, le commerce et notre qualité de vie en automatisant les tâches qui ne requièrent pas une pensée humaine complexe », explique Steve Conway, Senior Vice-Président d'Hyperion Research. « Les solutions logicielles et matérielles d’HPE sont conçues pour être simples d’utilisation et jouent un rôle crucial dans l'adoption de l'IA par les entreprises et autres organisations au cours des prochaines années. »
Inspiré par le cerveau humain, le deep learning est généralement mis en œuvre pour résoudre les tâches complexes telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d’images et leur classification, ainsi que la reconnaissance vocale. Pour tirer parti du deep learning, les entreprises ont besoin d'une infrastructure de calcul performante pour construire et réaliser des modèles d’apprentissage capables de traiter d’énormes volumes de données afin de reconnaître des modèles au sein de flux audio, d’images, de vidéos, de textes et de données issues de capteurs.
De nombreuses organisations manquent de certains prérequis pour implémenter le deep learning : l’expertise et les ressources, une infrastructure matérielle et logicielle sophistiquée et taillée sur mesure, ainsi que des capacités d'intégration indispensables pour agréger les différents éléments matériels et logiciels capables de faire monter en puissance les systèmes d’IA. Pour aider les clients à surmonter ces défis et à tirer pleinement parti du potentiel de l'IA, HPE annonce aujourd’hui les offres suivantes :
· HPE’s Rapid Software Development for AI : une solution HPE matériel et logiciels intégrée spécifiquement conçue pour supporter des environnements HPC et des applications de deep learning. Réalisée en collaboration avec Bright Computing sur un système HPE Apollo 6500 pour permettre le développement rapide des applications deep learning, cette solution intègre des frameworks logiciels deep learning pré-configurés, des librairies, la mise à jour automatique des logiciels et une gestion des clusters optimisée pour le deep learning, et le support des GPU NVIDIA® Tesla V100.
· HPE Deep Learning Cookbook : élaboré par l'équipe de Recherche sur l’IA des Hewlett Packard Labs, ce guide pratique du deep learning offre un ensemble d'outils pour guider les clients dans le choix du meilleur environnement matériel et logiciel en fonction des tâches de deep learning. Ces outils aident les entreprises à évaluer les performances de diverses plates-formes matérielles, à différencier les frameworks de deep learning les plus courants, et sélectionnent la configuration idéale, matériel et logiciels, pour répondre à leurs besoins spécifiques. Le Deep Learning Cookbook peut également être utilisé pour valider les performances et ajuster la configuration de matériels et logiciels existants. Un des cas d'usage du guide traite de HPE Image Classification Reference Designs. Ces architectures de référence proposent aux clients des infrastructures optimisées pour l’apprentissage des modèles de classification d'images pour divers usages, comme par exemple le contrôle de plaques d'immatriculation ou la classification de tissus biologiques. Ces architectures sont testées pour apporter la performance requise, elles évitent aux scientifiques et aux informaticiens de chercher par eux-mêmes les configurations optimales, leur permettant d’augmenter leur efficacité et donc leur productivité.
· HPE AI Innovation Center : conçu pour accompagner des projets de recherche à long terme, le centre d'innovation servira de plate-forme de collaboration entre universités, entreprises à la pointe de la recherche sur l'IA et les chercheurs d’HPE. Ces centres, situés à Houston, Palo Alto et Grenoble, permettront aux chercheurs dans les universités et les entreprises d'accéder à l'infrastructure et aux outils utiles pour poursuivre leurs projets.
· HPE Centers of Excellence (CoE): conçus pour aider les départements informatiques et les Data Scientists qui veulent accélérer le développement de leurs applications de deep learning et obtenir un meilleur retour sur investissement de leurs déploiements à court terme, le HPE CoE offre aux clients identifiés un accès aux dernières technologies et expertises, y compris les tout derniers GPU NVIDIA équipant les systèmes HPE. Les centres d'excellence actuels sont installés sur cinq sites : Houston, Palo Alto, Tokyo, Bangalore et Grenoble.
« Nous vivons dans un monde où nous créons d’abondantes quantités de données, et où le deep learning aide à valoriser ces données », déclare Pankaj Goyal, Vice-Président de l'Intelligence Artificielle chez Hewlett Packard Enterprise. « Cependant, il n’existe pas de solution universelle. Chaque entreprise a des besoins uniques qui nécessitent une approche spécifique pour se démarrer, faire croître et optimiser son infrastructure de deep learning. Chez HPE, notre objectif est d’accompagner nos clients pour tirer des bénéfices réels de l’IA, quelle que soit leur maturité dans ce domaine,… grâce à notre portefeuille de technologies de pointe, notre expertise en IA et la richesse de notre écosystème de partenaires et de chercheurs… »
Pour soutenir cette démarche, HPE propose des modèles de consommation flexibles pour les infrastructures: ils évitent de sur-calibrer les ressources, réduisent les coûts et répondent aux besoins de variabilité du deep learning.
« L'Intelligence Artificielle a la capacité de transformer l'analyse des données scientifiques, de pouvoir établir des prédictions et des connexions inattendues », a déclaré Paul Padley, professeur de physique et d'astronomie à l'Université Rice. « Nous sommes arrivés à une phase où la révolution de l'IA peut avoir un impact profond sur notre conception de l'innovation, de la science, de l'éducation et de la société en général. L'accès aux centres d'innovation IA d’HPE nous aidera à faire évoluer nos efforts de recherche grâce aux outils et solutions mis à notre disposition par HPE. »
L'IA se démocratise avec des applications telles que les interfaces vocales, les assistants personnels et la reconnaissance d'image. Cependant, les implications de l'IA vont au-delà de ces usages grand public. L’IA impacte des domaines tels que l'analyse du séquençage du génome, la recherche sur le climat, la médecine, le véhicule autonome et la robotique. Ces progrès technologiques et ces avancées ont été - et continuent d'être - rendus possibles grâce au deep learning.
« Au fur et à mesure de la progression de l'Intelligence Artificielle, celle-ci transformera la science, le commerce et notre qualité de vie en automatisant les tâches qui ne requièrent pas une pensée humaine complexe », explique Steve Conway, Senior Vice-Président d'Hyperion Research. « Les solutions logicielles et matérielles d’HPE sont conçues pour être simples d’utilisation et jouent un rôle crucial dans l'adoption de l'IA par les entreprises et autres organisations au cours des prochaines années. »
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