Souhrn
Hewlett Packard Enterprise (HPE) aktualizuje svou platformu Private Cloud AI o nejnovější Blackwell GPU od Nvidia, podporu pro virtualizaci GPU a integraci sítí Juniper Networks po jejich akvizici. Společnost zároveň připravuje AI Factory Lab ve Francii, kde budou moci zákazníci testovat své AI úlohy. Tyto změny cílí na zrychlení nasazení AI v podnikových prostředích a řešení problémů s přípravou dat.
Klíčové body
- Dostupnost RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU napříč všemi AI platformami HPE, včetně STIG-hardened NIMs pro bezpečné nasazení AI modelů.
- Podpora GPU fractionalization pro optimalizaci využití grafických procesorů a snížení nákladů.
- Integrace Juniper technologií: MX routry pro připojení k okrajovým zařízením a PTX routry pro propojení AI clusterů na velké vzdálenosti.
- Datacenter Ops Agents pro automatizovanou správu datacenter v prostředí agentic AI.
- Alletra Storage MP X10000 s vestavěnými funkcemi pro přípravu dat vhodných pro AI zpracování.
Podrobnosti
HPE, která se specializuje na podnikové servery, úložiště a cloudová řešení, představuje tyto novinky před svou konferencí Discover v Barceloně. Platforma Private Cloud AI slouží k nasazení AI modelů v uzavřených podnikových cloudech, kde je důraz na bezpečnost a škálovatelnost. Nejnovější Blackwell GPU od Nvidia, konkrétně varianta RTX PRO 6000 Server Edition, přinášejí vyšší výkon pro trénink a inference AI modelů. Tyto grafické procesory jsou optimalizované pro paralelní výpočty v AI, což umožňuje zpracovávat velké datové sady rychleji než předchozí generace jako Hopper.
Důležitým prvkem je podpora STIG-hardened NIMs. STIG (Security Technical Implementation Guides) jsou bezpečnostní standardy vydávané americkou Defense Information Systems Agency pro vojenské a kritické systémy. NIMs (Nvidia Inference Microservices) představují mikroslužby pro škálovatelné nasazení AI modelů v produkčním prostředí, například pro generování textu, obrázků nebo analýzu dat. HPE je nabízí v bezpečné verzi kompatibilní s těmito standardy.
Nově přidaná GPU fractionalization umožňuje virtualizaci Nvidia GPU, což znamená dělení jednoho fyzického procesoru mezi více virtuálních instancí. To zvyšuje využití hardwaru z typických 30-50 % na vyšší úrovně a snižuje náklady na AI výpočty v podnicích.
Po akvizici Juniper Networks v červenci, která se zaměřuje na síťové zařízení jako routry a switche, HPE integruje jejich technologie. MX rodina routerů slouží jako vstupní bod (Edge on-ramp) pro propojení soukromého cloudu s uživateli a IoT zařízeními. PTX routry pak zajišťují Datacenter Interconnect (DCI) pro spojování AI clusterů přes velké vzdálenosti nebo mezi cloudy, což je klíčové pro distribuované AI trénink.
Pro správu přicházejí Datacenter Ops Agents, nástroje pro agentic AI – autonomní AI agenty, kteří automatizují úkoly jako monitorování, údržbu a optimalizaci datacenter v hybridních cloudech.
V oblasti úložiště HPE uvádí Alletra Storage MP X10000 Data Intelligence Nodes. Tyto uzly mají zabudované funkce pro čištění, kategorizaci a přípravu dat pro AI, což řeší častý bottleneck: podle HPE většina firem nemá nedostatek GPU, ale problémy s kvalitními daty pro trénink modelů.
Plánovaný AI Factory Lab ve Francii umožní zákazníkům testovat workloady na reálném hardwaru bez nutnosti vlastní investice.
Proč je to důležité
Tyto kroky HPE reagují na rostoucí poptávku po podnikovém AI, kde firmy potřebují nejen výpočetní sílu, ale i bezpečnost, síťovou konektivitu a přípravu dat. V širším ekosystému posiluje to pozici Nvidia v enterprise segmentech díky Blackwell GPU, zatímco integrace Juniper zlepšuje hybridní architektury. Pro uživatele to znamená rychlejší návratnost investic do AI, méně závislosti na veřejných cloudech jako AWS nebo Azure a lepší řízení nákladů. Nicméně, úspěch závisí na tom, jak efektivně HPE řeší skutečné bolesti, jako je data governance, kde mnoho firem stále selhává.
Zdroj: 📰 Theregister.com
| 