En su evento Discover 2024, que se celebró del 16 al 21 de junio en Las Vegas, Hewlett Packard Enterprise presentó una cartera de productos y servicios de IA desarrollados conjuntamente con Nvidia que espera que ayuden a las empresas a implementar más rápidamente soluciones impulsadas por GenAI utilizando sus productos en las instalaciones o en nubes híbridas. “La IA generativa tiene un enorme potencial para transformar las empresas”, afirmó Antonio Neri, CEO de HPE, durante su tradicional discurso de apertura, “pero la complejidad de la tecnología de IA fragmentada plantea demasiados riesgos y barreras que pueden dificultar que las empresas la adopten a gran escala y poner en riesgo su activo más valioso: sus datos patentados”. Para abordar esto, Eficiencia Energética y Nvidia han desarrollado conjuntamente una nube privada llave en mano para IA como primer paso, explicó Neri. Esto permite a las empresas concentrar sus recursos en el desarrollo de nuevos casos de uso de IA.
Nube privada llave en mano para IA
Private Cloud AI integra aceleradores de GPU de Nvidia, recursos de red y software con servidores HPE, almacenamiento y la nube GreenLake para brindarles a las empresas una plataforma flexible para desarrollar e implementar aplicaciones con GenAI, dijeron los dos proveedores. Por ejemplo, el software AI Enterprise acelera los procesos de ciencia de datos y agiliza el desarrollo y la implementación de copilotos listos para producción y otras aplicaciones GenAI. Mientras tanto, los microservicios de inferencia (NIM) incluidos en AI Enterprise están diseñados para garantizar una inferencia optimizada de modelos de IA, lo que permite una transición fluida desde el prototipo hasta la implementación segura de modelos de IA.
HPE aporta sus servidores, almacenamiento y nube privada, y Nvidia sus soluciones de IA.
HPE también ofrece herramientas de IA y Data Foundation preconfiguradas para complementar su software AI Essentials. Proporcionan soluciones personalizables, soporte empresarial continuo y servicios de IA confiables, como cumplimiento de datos y modelos y capacidades extensibles a través de un plano de control unificado. Según el proveedor, esto ayuda a garantizar que los procesos de IA cumplan con las normas, sean explicables y repetibles durante todo el ciclo de vida de la IA. Además, Private Cloud AI está impulsado por OpsRamp AI Copilot, que ayuda a las operaciones de TI a mejorar la carga de trabajo y la eficiencia de TI.
Fidelma Russo, CTO y responsable de la unidad de negocio Hybrid Cloud de HPE, destacó la rápida puesta en marcha de la solución: “Conectas el hardware, lo conectas a la nube de Greenlake y, tres clics después, ¡boom!, tus equipos de operaciones de TI y ciencia de datos están listos para empezar a utilizar el software de Nvidia”, afirmó. “También ofrecemos una experiencia escalable, por lo que siempre tienes la última versión del software de HPE, el software empresarial de IA de Nvidia y el software NIM a tu alcance”.
Cuatro configuraciones disponibles
Para dar soporte a una amplia gama de cargas de trabajo y casos de uso de IA, Private Cloud AI se ofrece en cuatro configuraciones (ver a continuación). Cada una tiene un diseño modular y se puede ampliar o equipar con capacidades adicionales con el tiempo. Mientras tanto, Greenlake Cloud de HPE está diseñado para permitir una experiencia consistente y administrada en la nube. "Puede comenzar con algunas pilas de inferencia de modelos pequeños y luego escalar a múltiples casos de uso con mayor rendimiento", explicó Russo. "Y puede realizar generación aumentada de búsqueda (RAG) o ajuste fino de LLM dentro de una solución.
Dependiendo de los proyectos, las propuestas de HPE y Nvidia combinan recursos más o menos eficientes.
En cuanto a las GPU, HPE ofrece la posibilidad de empezar con un sistema basado en aceleradores L40S y actualizarlo a GH200. “Nos hemos comprometido con nuestro socio Nvidia a introducir los últimos modelos adaptados a estos casos de uso”, afirma el CTO de HPE. Por último, cabe precisar que Private Cloud AI estará disponible en el cuarto trimestre.
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