Корпоративные решения HP для искусственного интеллекта и управления данными: полное руководство.

В преддверии Выставка искусственного интеллекта и больших данных Мероприятие, которое пройдет в конференц-центре МакЭнери в Сан-Хосе 18-19 мая, стало поводом для эксклюзивной беседы с нами. Джером ГабришевскиМенеджер по развитию бизнеса в области искусственного интеллекта и анализа данных компании HP, с которым мы обсудили важные вопросы, включая внедрение искусственного интеллекта, оптимизацию обработки данных для интеграции ИИ, а также стратегическое решение о выборе между локальной и облачной вычислительной инфраструктурой.

Хотя технологические издания часто ссылаются на это «Данные — это новая нефть». На практике картина оказывается гораздо сложнее. Несмотря на то, что организации имеют значительный доступ к собственным данным, эффективное использование этой информации для повышения ценности бизнеса остается сложной задачей, особенно при работе в масштабах предприятия.

Возникают важные вопросы: следует ли вашей организации выбрать облачную модель ИИ или инвестировать в локальную вычислительную инфраструктуру? Как можно обеспечить надлежащее функционирование этой системы? управление данными и организация Как обеспечить получение полезных аналитических данных с помощью интеллектуальных моделей? Как всегда, мы призываем лидеров отрасли поделиться своими взглядами на быстро меняющийся ландшафт бизнес-ИТ в эпоху искусственного интеллекта.

🔍 Проблема обработки данных: с чем сталкиваются организации

Новости об искусственном интеллекте: Переход от ручного к автоматизированному сбору данных кажется концептуально простым, но реализация оказывается чрезвычайно сложной. С какими наиболее серьезными препятствиями компании сталкиваются в настоящее время?

Джером Габришевски: Одна из наиболее распространенных проблем, которые мы наблюдаем, заключается в том, что организации постоянно недооценивают организационный и архитектурный долг Внедрение автоматизации в их инфраструктуру данных. Прежде чем автоматизация будет успешно реализована, компаниям необходимо решить проблему разрозненного владения данными в разных отделах, согласовать несогласованные схемы в различных системах и модернизировать устаревшую инфраструктуру, которая изначально не была спроектирована для обеспечения совместимости. Техническая сложность внедрения автоматизации зачастую оказывается менее сложной, чем работа в области управления и интеграции Это необходимо сделать заранее.

⚠️ Управление рисками в системах непрерывного обучения искусственного интеллекта

Новости об искусственном интеллекте: Когда модели ИИ внедряют механизмы непрерывного самообновления, риски значительно возрастают. Какие рекомендации вы предоставляете клиентам относительно таких угроз, как дрейф концепций и отравление данных?

Джером Габришевски: Непрерывное обучение представляет собой переломный момент, когда ИИ превращается из ценного проекта в потенциальную проблему, если не будут тщательно разработаны системы управления. Мы рекомендуем нашим клиентам относиться к этому подходу ответственно. Обновление моделей осуществляется с той же тщательностью, что и развертывание кода.Никакие обновления не должны попадать в производственную среду без прохождения проверки.

Для предотвращения отклонения от первоначальной концепции необходимо внедрить Конвейеры MLOps Оснащенные автоматическими средствами обнаружения отклонений и механизмами утверждения с участием человека перед началом процессов переобучения. Борьба с отравлением данных требует рассмотрения этого явления как с точки зрения происхождения данных, так и с точки зрения безопасности. Организации должны поддерживать полную прозрачность источников обучающих данных и контроля доступа. Наиболее успешными клиентами являются не обязательно те, кто обладает самыми передовыми техническими возможностями; скорее, это организации, которые внедрили Внедрение управления ИИ в их системы управления рисками перед масштабированием операций.

💻 Требования к аппаратному обеспечению для жизненных циклов автономного ИИ

Новости об искусственном интеллекте: Учитывая богатый опыт HP в разработке оборудования, какими характеристиками должны обладать современные рабочие станции и вычислительная инфраструктура, чтобы эффективно справляться со значительными требованиями жизненного цикла автономного ИИ?

Джером Габришевски: Наличие у HP прочных позиций в этой области обеспечивает значительные преимущества. серия Z Разработанная специально для самых требовательных профессиональных вычислительных приложений, эта система существует уже более 15 лет. Когда мы обсуждаем требования к автономному жизненному циклу ИИ, мы опираемся на обширный опыт итераций и усовершенствований в решении этих задач.

Решение заключается не в одной-единственной конфигурации машины, а в широком спектре опций. На уровне отдельных разработчиков организациям необходимо... локальная вычислительная мощность Достаточно для проведения настоящих экспериментов без зависимости от облачных сервисов на каждой итерации. ZBook Ultra и Z2 Mini Рассматриваются сегменты мобильных и компактных настольных систем — профессиональных систем, способных одновременно запускать локальные LLM-системы и ресурсоемкие рабочие процессы.

Он ZGX Nano Представляет собой особенно привлекательное решение для команд, занимающихся искусственным интеллектом. Это суперкомпьютер для ИИ с удивительно компактными размерами (15x15 см), работающий на базе... NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip В ролях:

• 128 ГБ унифицированной памяти
• 1000 TOPS производительности ИИ в FP4
• Способность справляться модели до 200 миллиардов параметров локально на одном устройстве
• Масштабируемость до 405 миллиардов параметров путем соединения двух устройств посредством высокоскоростного межсоединения.

Это исключает зависимость от облачных сервисов, центров обработки данных или очередей обработки. Система поставляется предварительно настроенной с учетом следующих параметров: Программный стек NVIDIA DGX и HP ZGX ToolkitЭто позволяет командам переходить от первоначальной настройки к первому продуктивному рабочему процессу за считанные минуты, а не дни.

💡 Главный вывод: Будущее внедрения ИИ в корпоративной среде зависит от баланса между надежностью и эффективностью. рамки управления данными, сложный протоколы управления рисками, и специально созданная аппаратная инфраструктура способный поддерживать автономные жизненные циклы ИИ без ущерба для производительности или безопасности.