Komplettsystem für Entwicklung und Training von KI-Modellen

Laut IDC haben Unternehmen in Bezug auf KI-Infrastruktur im Schnitt einen niedrigen Reifegrad. Das sei oft der Grund für das Scheitern von KI-Projekten. In der Regel erfordere die Einführung einer KI-Infrastruktur einen komplexen, mehrstufigen Prozess, der den Kauf, die Einrichtung und Verwaltung eines hochgradig parallelen Software-Ökosystems und einer maßgeschneiderten Infrastruktur umfasst. Das HPE Machine Learning Development System hilft Unternehmen, diese Komplexität zu reduzieren und die Genauigkeit der Modelle durch verteiltes Training, automatische Hyperparameter-Optimierung und Neural Architecture Search zu verbessern.

Training für multimodales KI-Modell

Zu den Pilotanwendern des HPE Machine Learning Development System gehört das deutsche Startup Aleph Alpha. Es trainiert mit dem neuen HPE-System sein multimodales KI-Modell, das Natural Language Processing (NLP) und Computervision verbindet. Das Modell kombiniert damit Bild- und Texterkennung für fünf Sprachen mit einem menschenähnlichen Kontextverständnis. Nach der Bereitstellung des HPE Machine Learning Development System konnte Aleph Alpha in Rekordzeit mit dem Training beginnen. Zum Einsatz kommen dabei hunderte von GPUs.

„Das HPE Machine Learning Development System gibt uns eine erstaunliche Effizienz und eine Leistung von mehr als 150 Teraflops. Das System wurde schnell aufgesetzt, und wir konnten mit dem Modell-Training innerhalb von Stunden anstatt erst nach Wochen beginnen. Angesichts unserer gewaltigen Workloads und unserer laufenden Forschungstätigkeit ist es ein großer Vorteil, sich auf eine integrierte Lösung für Deployment und Monitoring verlassen zu können“, sagt Jonas Andrulis, Gründer und CEO von Aleph Alpha.