A HPE nagyszabású éves konferenciáján, a HPE Discoveren egyértelművé tette, hogy kulcsszerepet vállal a generatív AI megoldások forradalmában. A Las Vegas-ban található Sphere ikonikus terében Antonio Neri a HPE és Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója együtt jelentette be, hogy közös megoldássukkal teszik a vállalatok számára minden korábbinál könnyebben elérhetővé a generatív AI eszközöket.
A ChatGPT révén a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) utat talált a mindennapi beszélgetésekbe. Az ebben rejlő potenciál hatalmas érdeklődést váltott ki gyakorlatilag minden iparágban, vállalatok sora már tervezi vagy bele is vágott a technológia alkalmazásába. A kezdeti lelkesedés elmúltával azonban a bátran előreszaladóknak számos kihívással kell szembenézniük. A legsúlyosabb ezek közül az elmélet és a gyakorlat viccből ismert különbsége: demóként még jól néz ki a technológia, de a tényleges hasznosításhoz egy komplex, napról napra átalakuló és fejlődő technológiai környezetben kell eredményt elérni. Gyakran történik meg, hogy az AI projektek pilot fázisban ragadnak és nem sikerül azokat tovább léptetni valódi üzleti előnyöket hozó eszközzé. Harmadrészt a szervezeteknek jellemzően bárki által elérhető és átláthatatlanul felügyelt AI modellekben kellene maradéktalanul megbízniuk: érzékeny adataik ezekbe való feltöltését legalábbis megfontolják.
Ezért rendkívül izgalmas az új bejelentés, amellyel a GenAI megoldások azonnal használhatók, miközben a kontroll a vállalaton belül marad. A HPE az NVIDIA-val együttműködve a HPE Private Cloud AI képében olyan skálázható, biztonságos és teljesítmény-optimalizált privát felhő AI megoldást kínál, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy kihasználják az AI erejét, miközben nem veszítik el az irányítást adataik és infrastruktúrájuk felett.
A HPE Private Cloud AI ötvözi az NVIDIA villámgyors számítási kapacitását, valamint hálózati és szoftveres megoldásait a HPE nagy teljesítményű számítási, tárolási megoldásaival, illetve a HPE kivételes biztonságot adó GreenLake platformjával, mely szinte egyedülálló módon lehetővé teszi, hogy a vállalatok házon belül tarthassak az AI által használt adataikat. A HPE és az NVIDIA ezzel a közös megoldással könnyen járható utat kínál a vállalatok számára ahhoz, hogy saját generatív AI eszközöket fejlesszenek és telepítsenek.
A HPE Private Cloud AI használatával a vállalatok
- tökéletesen felügyelt és kontrollált módon,
- az általánosan elterjedt eszközökkel (az NVIDIA keretrendszere, illetve a nyílt forráskódú AI fejlesztő platformok és modellkatalógus) megvalósítva,
- a nagyvállalati platformok hálózati, biztonsági és infrastrukturális követelményeit kielégítve
juthatnak el a teszteléstől a produktív fázisig akár néhány hét alatt.
Természetesen akkor lehet csak gyorsan cselekedni, ha előtte alaposan megterveztük, mit kívánunk elérni. A HPE számos saját AI projektje és ügyfelei tapasztalatai alapján a következő szempontokat ajánlja az érdeklődő vállalatok figyelmébe:
1. A megfelelő fejlesztési irány kiválasztása
A vállalatoknak pontosan meg kell határozniuk azokat a területeket, amelyek esetében a mesterséges intelligencia a legnagyobb értéket teremtheti meg. Ehhez az üzleti igények alapos megértésére van szükség. A területek azonosítását követően megvizsgálandó, hogy az AI-modellek integrálása a meglévő munkafolyamatokba megvalósítható-e, illetve az mekkora erőforrást igényel.
2. Az érzékeny adatok védelme
Az AI-modellek hatékony működésének egyik kulcsa a rendelkezésükre bocsátott adatok minősége és mennyisége. A vállalatoknak elemi érdekük, hogy ezen féltve őrzött adataikat, a legkisebb aggodalom nélkül bízhassák rá az AI-modellre. A nyilvános felhőmegoldások kapcsán – melyek a legtöbb esetben az AI platformok hátterében állnak – gyakran merülnek fel adatbiztonsági és adatkezelési aggályok, így jogosan merül fel a kérdés, hogy a vállalatok helyesen, sőt egyáltalán jogszerűen osztanak-e meg nyilvános felhőben futó AI platformokkal szenzitív adatokat.
3. Az AI továbbfejlesztése a költségek elszabadulása nélkül
A vállalatok természetszerűleg törekednek arra, hogy jól működő AI modelljüket még tovább fejlesszék, akár az adatbázis növelésével, akár további funkciók beépítésével, akár a felhasználók vagy bekapcsolt rendszerek körének bővítésével. Az AI projektek felskálázása azonban – különösen, ha nyilvános felhőben futnak – a tapasztalatok szerint rendkívül költséges lehet. A vállalatoknak egyensúlyt kell teremteniük a számítási teljesítménnyel és a tárolási kapacitással kapcsolatos igények és a pénzügyi következmények között, biztosítva, hogy az AI felskálázást követően is költséghatékony maradhasson. Erre kiváló lehetőséget teremt a HPE Private Cloud AI mögött álló GreenLake platform, mely lehetőséget biztosít a vállalatoknak arra, hogy kapacitásaikat beruházás nélkül, előfizetéses rendszerben bővítsék.
4. A technológia optimalizálása a konkrét felhasználási esetekre
A különböző AI-alkalmazások különböző technológiákat és infrastruktúrákat igényelnek. Az AI modellek tervezésekor gondoskodni érdemes arról, hogy a leendő AI platform az adott feladat kiszolgálására alkalmas legyen. Publikus felhőmegoldások esetében ez nem feltétlenül egyszerű, hiszen azok – ellentétben a privát felhővel – kevéssé testre szabhatók és a teljesítményük is kevésbé optimalizálható.
5. Az adatközpont elhelyezkedésének fontossága
Az adatok tárolását és feldolgozását végző eszközök között fizikai távolság van egy AI modell esetében is. A mesterséges intelligencia sebességét és a felhasználói élményt, illetve például ipari rendszer esetében az egész rendszer megbízhatóságát jelentősen meghatározza, hogy ez a távolság mekkora. A publikus felhőben futó AI modellek esetében az adatok akár kontinenseket is bejárnak, ami jelentősen csökkenti a válaszadási időt és az egész AI teljesítményét, míg a privát felhőben futó modell esetében ez a kérdés fel sem merül, a mesterséges intelligencia a parancs kiadásával szinte egy időben reagálhat.
A mesterséges intelligencia világát jelenleg uraló Nvidia és az AI modellek optimális és biztonságos futtatásához a leginkább megfelelő privát felhőszolgáltatást nyújtó HPE együttműködésével egy olyan eszköz született, amely lehetőséget biztosít minden vállalat számára arra, hogy élhessen a generatív mesterséges intelligenciában rejlő üzleti potenciállal.
A mesterséges intelligencia alkalmazhatóságával, valamit a HPE Private Cloud AI eszközzel kapcsolatos kérdésekkel a magyarországi Hewlett Packard Enterprise Data Services üzletág vezetője, Frisch Tamás várja megkeresését a tamas.frisch@hpe.com címen.
Partneri programok az AI forradalom kiaknázására
Az NVIDIA AI Computing by HPE portfólióhoz kapcsolódva a HPE új, a partnerei tevékenységét támogató programokat is bejelentett.
Az Nvidia-val közös megalkotott AI enablement programban résztvevő HPE partnerek bevételnövekedéssel és új üzleti lehetőségek felmerülésével számolhatnak. A program új kompetenciákat és további erőforrásokat kínál az AI, a számítások, a tárolás, a hálózatépítés, a hibrid felhő, a fenntarthatóság, valamint a továbbfejlesztett HPE GreenLake szolgáltatások kapcsán.
A HPE bemutatta az új, Nvidia-val közös partnerstratégiáját is, melynek célja a HPE úttörő edge-to-cloud portfóliójában rejlő lehetőségek kiaknázása és az innovációk elősegítése. A stratégia magába foglal AI workshopokat és kompetencia programokat, amelyek segítik vállalati partnereinket AI kompetenciáik fejlesztésében.
Amennyiben bármilyen kérdése felmerülne az új lehetőségek kapcsán, a Hewlett Packard Enterprise hazai Partner Ecosystem vezetője, Végvári Ferenc várja megkeresését a ferenc.vegvari@hpe.com címen.
Mi köze van a kamiondokkolónak az MI-fejlesztéshez? – IVSZ interjú Frisch Tamással
Antonio Neri (HPE) és Jensen Huang (Nvidia) vezérigazgatók történelmi bejelentése a HPE Discover 2024 keynote előadásán ( 33:33-tól)
Bővebben a HPE Discover eseményről
Források
Antonio Neri, a HPE elnök-vezériazgatója blogbejegyzése a HPE Discover bejelentésekről
Private Cloud AI:
HPE Private Cloud AI: A strategic necessity for enterprises
Gen12 AI focused compute solutions:
