HPE は Nvidia と提携し、「ターンキー」GenAI の開発と展開を提供します
HPE によって Nvidia AI Computing と名付けられたこの製品およびサービス ポートフォリオは、人工知能ワークロードの開発と管理を簡素化することを目的としています。
Hewlett Packard Enterprise (HPE) は、Nvidia と提携して、生成人工知能 (GenAI) の導入を検討している組織向けの統合「ターンキー」ソリューションとして宣伝しているものを提供していますが、そのようなワークロードの開発と管理の複雑さによって躊躇しています。
HPE によって Nvidia AI Computing と名付けられた製品およびサービスのポートフォリオには、共同開発された AI アプリケーションが含まれており、両社は共同でソリューションを提案し、顧客に提供することになります。彼らは、Deloitte、Infosys、Wipro などのチャネル パートナーと協力してこれを行う予定です。
数十年にわたるHPEとNvidiaのパートナーシップの拡大は、今週ラスベガスのSphereで開催されたHPE Discover 2024におけるHPE社長兼CEOのアントニオ・ネーリ氏の基調講演で発表された。 Nvidia の創設者兼 CEO のジェンスン・フアン氏もステージに加わりました。
Neri 氏は、GenAI には大きな変革力があるが、断片化された AI テクノロジーの複雑さには、大規模なビジネス導入を妨げるあまりにも多くのリスクが伴うと指摘しました。急いで導入すると、特に企業の最も高価な資産であるデータの場合、コストがかかる可能性があると同氏は述べた。
Huang 氏は、AI には 3 つの主要なコンポーネントがあると付け加えました。それは、大規模言語モデル (LLM)、これらのモデルとデータを処理するためのコンピューティング リソースです。したがって、企業にはコンピューティング スタック、モデル スタック、データ スタックが必要になります。これらはそれぞれ、導入と管理が複雑だと彼は言いました。
HPE と Nvidia のパートナーシップは、Nvidia NIM 推論マイクロサービスを含む Nvidia の AI エンタープライズ ソフトウェア プラットフォームと、一元化されたコントロール ペインとともに厳選された AI およびデータ基盤ツールを提供する HPE AI Essentials ソフトウェアを利用して、これらのモデルの製品化に取り組んできました。
「ターンキー」ソリューションにより、トレーニング モデルを含むすべての機能を統合するための時間や専門知識がない組織でも、代わりに新しい AI ユースケースの開発にリソースを集中できるようになるとネリ氏は述べています。
同氏によると、その鍵となるのはHPE Private Cloud AIであり、これはNvidia Spectrum-X Ethernetネットワーキング、ファイルストレージ用のHPE GreenLake、NvidiaのL40S、H100 NVL Tensor Core GPUをサポートするように最適化されたHPE ProLiantサーバーで構成される統合AIスタックを提供します。およびGH200 NVL2プラットフォーム。
Neri 氏は、GenAI を効果的に、AI ライフサイクル全体を通じて提供するには、設計上ハイブリッド クラウドが必要であると述べ、3 月の Nvidia GTC での発言を繰り返しました。同氏は、「オンプレミス、コロケーション施設、パブリッククラウドでのモデルのトレーニングやチューニングから、エッジでの推論に至るまで、AIはハイブリッドクラウドのワークロードである」と述べた。
Neri 氏は、統合された HPE-Nvidia 製品を利用することで、ユーザーはわずか 3 回のクリックと 24 秒で AI 導入をセットアップできると売り込んでいます。
Huang 氏は次のように述べています。「あらゆる業界が産業革命に参加しようと競う中、GenAI とアクセラレーテッド コンピューティングは根本的な変革を促進しています。Nvidia と HPE がこれほど深くテクノロジーを統合し、Nvidia AI コンピューティング スタック全体と HPE のプライベート クラウド テクノロジーを組み合わせたことはこれまでにありませんでした。」 」
複雑さを取り除き、切り離す
HPEのアジア太平洋およびインドのHPCおよびAI担当ゼネラルマネージャー、ジョセフ・ヤン氏は、この共同ソリューションにより、組織内で必ずしも統合されていないテクノロジーやチームが統合されると述べた。
HPE Discoverの傍ら、ZDNETとのインタビューでYang氏は、（AIチームを擁する企業の）AIチームは通常、ITチームとは独立して運営されており、IT部門に報告すらしない場合があると述べた。 IT チームは AI モデルを構築してトレーニングする方法を知っていますが、IT チームは汎用ワークロードをホストするクラウド アーキテクチャには精通しており、AI インフラストラクチャについては理解していない可能性があります。
同氏は、AIとクラウドインフラストラクチャは明らかに異なると指摘し、両者の間には断絶があると述べた。たとえば、クラウドのワークロードは小規模になる傾向があり、1 つのサーバーで複数の仮想マシンをホストできます。比較すると、AI 推論のワークロードは大きく、AI モデルの実行には大幅に大規模なインフラストラクチャが必要となるため、これらのアーキテクチャの管理が複雑になります。
IT チームは、AI を導入するよう経営陣からのプレッシャーも増大しており、GenAI 導入のプレッシャーと複雑さがさらに増大している、とヤン氏は述べました。
同氏は、既存のハードウェアインフラストラクチャは時代遅れになる可能性のあるサーバーの寄せ集めであるため、組織はAI計画を進めるためにどのようなアーキテクチャが必要かを決定する必要があると付け加えた。また、AI ワークロードを実行するためのプライベート クラウドやサーバー ファームに投資していない可能性があるため、既存の環境がスケーラブルではないため、できることの制限に直面しています。
「企業は、GenAI に関連する複雑さとリスクを最小限に抑えながら、イノベーションを加速できる適切なコンピューティング インフラストラクチャと機能を必要とします」とヤン氏は述べています。 「Nvidia AI Computing by HPE ポートフォリオは、企業が GenAI を使用して価値実現までの時間を短縮し、新たな機会と成長を促進できるようにします。」
Neri 氏はさらに、プライベート クラウドの導入により、組織がデータのセキュリティと主権に関して抱く懸念にも対処できると述べました。
同氏は、HPE は現地の規制とコンプライアンス要件をすべて遵守しているため、AI の原則とポリシーは現地市場のニーズに応じて適用されると付け加えました。
HPE によると、プライベート クラウド AI 製品は、独自データを利用する推論、微調整、RAG (検索拡張世代) AI ワークロードのサポートに加え、データ プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスの制御を提供します。クラウド ITOps および AIOps 機能も提供します。
HPE GreenLake クラウド サービスを活用したプライベート クラウド AI オファリングにより、企業はハイブリッド環境全体でエンドポイント、ワークロード、データを自動化および調整できるようになります。
HPE Private Cloud AI は、Nvidia H200 NVL Tensor コア GPU を搭載した HPE ProLiant DL380a Gen12 サーバーおよびデュアル Nvidia GH200 NVL2 を搭載した HPE ProLiant DL384 Gen12 サーバーとともに、秋に一般提供される予定です。
Nvidia H200 NVL を搭載した HPE Cray XD670 サーバーは、夏に一般提供される予定です。
Eileen Yu は、Hewlett Packard Enterprise の招待により、ラスベガスで開催された HPE Discover 2024 から ZDNET に報告しました。