Skalierbares Deep Learning mit HPE-Technologie

Von Klaus Manhart am 02. Juni 2017
HPE kündigt neue Systeme, Partnerschaften und Dienstleistungen für Deep Learning an. Das Tokyo Institute of Technology hat mit HPE-Technologie eine weltweit führende Deep-Learning-Plattform aufgebaut.

Deep Learning ist die erfolgreichste Implementierung eines "Künstlichen Neuronalen Netzes". Das Verfahren macht viele Arbeitsschritte klassischer neuronaler Netze überflüssig, weil der Computer alle Zwischenschritte übernimmt. Der Forscher muss dem neuronalen Netzwerk lediglich Daten wie zum Beispiel Bilder präsentieren; wie diese zu identifizieren sind, findet das Netz dann ganz von allein heraus.

Deep Learning ist jedoch anspruchsvoll, was die Hardware betrifft, und braucht leistungsfähige Plattformen. Jetzt hat HPE hat auf der GPU Technology Conference in San Jose neue Systeme, Partnerschaften und Dienstleistungen für Deep Learning angekündigt.

Center of Excellence

Zu den neuen Systemen gehört der Hochleistungs-Computer HPE SGI 8600. Er beruht auf der SGI-Architektur ICE XA und bietet eine optimale Kombination aus flüssiggekühlter Grafikprozessor-Leistung und NVIDIAs Tesla-GPU-Beschleunigern mit NVLinkTM-Technologie. Das System ist für die komplexesten und größten Umgebungen geeignet - bis zu Tausenden von Rechnerknoten mit bester Energieeffizienz.

Auf der Grundlage des neuen HPE-Supercomputers am Tokyo Institute of Technology, einem der größten Cluster mit NVIDIAs Tesla-P100-GPUs, werden HPE und NVIDIA künftig "Center of Excellence" für Benchmarking, Code-Modernisierung und Proof-of-Concept-Projekte etablieren. Die Standorte dafür sind unter anderem in Korea, Sydney, Grenoble, Bangalore und Houston.

HPEs Service-Organisation Pointnext unterstützt Kunden bei der Einführung dieser skalierbaren IT-Lösungen mit Beratungs-, Projekt- und Support-Dienstleistungen. Da künstliche Intelligenz und Deep Learning skalierbare Infrastrukturen voraussetzen, bietet Pointnext außerdem die Dienstleistung HPE Flexible Capacity, mit der System-Kapazitäten "on demand" zur Verfügung stehen.