HPE、AIをPoCの段階から実運用へ加速する大規模な開発とトレーニングのためのターンキーソリューションの提供を開始

新しいHPE Machine Learning Development Systemはモデルの構築とトレーニングの複雑さを排除し、コストを軽減、インサイトを得るまでの時間を数週間から数日に短縮


ヒューレット・パッカード エンタープライズ（HPE）（日本ヒューレット・パッカード合同会社　本社：東京都江東区、代表執行役員社長：望月 弘一）は本日、大規模な機械学習モデルを容易に構築、トレーニングするためのターンキーソリューションである、HPE Machine Learning Development System( https://www.hpe.com/jp/ja/solutions/artificial-intelligence/machine-learning-development-environment.html )の提供開始を発表します。AI開発のための本ソリューションは、機械学習ソフトウェア基盤、コンピュート、アクセラレータ、ネットワーキングを統合したエンドツーエンドソリューションで、より高精度なAIモデルを迅速かつ大規模に開発・トレーニングすることを可能にします。

HPEは、2021年6月にオープンソースのAIトレーニング基盤を手掛けるDetermined AI社を買収し、HPEの世界をリードするHPC&AIのソリューションと組み合わせて提供する戦略的投資を発表しました。HPE Machine Learning Development Systemは、この取り組みを結実したAIに特化したソリューションです。Determined AI社によるAIトレーニング基盤は、HPE Machine Learning Development Environmentという名称で、HPE Machine Learning Development Systemに含まれ、機械学習モデルの構築とトレーニングに利用することで、成果を得るまでにかかっていた数週間あるいは数カ月を、数日に短縮することができます。

早期の採用事例として、ドイツのAIスタートアップ企業であるAleph Alpha社( https://www.aleph-alpha.com/ )があります。同社は自然言語処理（NLP）およびコンピュータービジョンで構成されるマルチモーダルAIのトレーニングにHPE Machine Learning Development Systemを採用しました。5カ国語の画像とテキスト処理と、人間とほぼ同等の文脈理解を組み合わせることで、モデルはAIの新境地を切り拓き、あらゆる言語や画像処理の変革的なユースケースを促進しています。ユースケースとしては、AIアシスタントによる複雑な文章の作成、知見のより高度な要約、何百もの文書から極めて特殊な情報の検索、会話文脈での専門知識の活用などが挙げられます。

HPE Machine Learning Development Systemを採用したことで、Aleph Alpha社のシステムは速やかに起動し、数百のGPUを組み合わせ、記録的な速さで効率的な学習を開始しました。

Aleph Alpha社 創業者兼CEO であるジョナス・アンドルリス（Jonas Andrulis）氏は次のように述べています。
「HPE Machine Learning Development System を採用することで、驚異的な効率と150テラフロップスを超えるパフォーマンスが得られています。システムはすぐに起動し、数週間ではなく、数時間でモデルのトレーニングを開始しました。私たちの継続的な研究と組み合わせた膨大なワークロードを実行するにあたって、運用と監視のための統合ソリューションに頼ることができることは、大きな意義があります。」

HPEのHPC&AI事業のエグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるジャスティン・ホタード（Justin Hotard）は、次のように述べています。
「多くの企業が自社の製品やサービスの差別化を狙ってAIおよび機械学習を取り入れようとしていますが、高精度のAIモデルを大規模に構築してトレーニングするために必要な基盤を設定する際の複雑さに直面します。HPE Machine Learning Development Systemは、当社の実績ある深層学習用エンドツーエンドHPCソリューションと革新的な機械学習ソフトウェア基盤を1つのシステムに統合し、AIによる価値と成果を得る時間を加速させる、高性能のターンキーソリューションを提供します。」

機械学習ソリューションで、AIの可能性を最大限に引き出すための障壁を取り除く
組織におけるAIインフラストラクチャは成熟の過程にあります。IDC( https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48870422 )によると、AI製品やサービスの開発に向けた実験やプロトタイピングを加速させたい企業にとって、最も重要でコストのかかる投資です。大規模なモデルの開発とトレーニングをサポートするAIインフラストラクチャの導入には、一般的には複雑で多段階のプロセスとして、高度に並列なソフトウェアエコシステムに加え、専用のコンピュート、ストレージ、インターコネクト、アクセラレータにわたるインフラの購入、設定、管理が必要とされます。

HPE Machine Learning Development Systemは、ソフトウェアに加え、アクセラレータなどの特化型コンピューティング、ネットワーク、サービスを組み合わせた唯一のソリューションであり、AIインフラの導入に伴う複雑性を回避できるよう支援し、最適化された機械学習モデルの構築とトレーニングを、大規模かつ効率的に、直ちに開始することを可能にします。

HPE Machine Learning Development Systemで高精度のモデルを獲得し、価値を迅速に解き放つ
モデルの精度をより迅速に向上させるにあたって、機械学習アルゴリズムの鍵となる、最先端の分散学習、自動化されたハイパーパラメータの最適化とニューラルアーキテクチャーの探索を可能にします。

HPE Machine Learning Development Systemは、32 GPUの小規模構成から256 GPUの大規模構成まで、さまざまなワークロードに対してモデルを効率的に拡張するための主要なパフォーマンスドライバーである、最適化されたコンピュート、アクセラレータ、インターコネクトを提供します。32GPUの小規模構成において、HPE Machine Learning Development Systemは、自然言語処理（NLP）やコンピュータービジョンなどのワークロードに対して、約90%のスケーリング効率を実現します。社内で実施したテストの結果として、32個のGPUを搭載したHPE Machine Learning Development Systemは、同じGPUを32個搭載した最適化されていないインターコネクトの別製品と比べて、NLPワークロード全体にわたって最大5.7倍の処理速度を実現しています。(*1)

テストの詳細は、HPE の HPC & AI 部門バイスプレジデントであるエバン・スパークス（Evan Sparks）によるブログ記事HPE Machine Learning Development System：Real-world NLP & Real-world NLP & computer vision model benchmarks（英語）( https://community.hpe.com/t5/Tech-Insights/HPE-Machine-Learning-Development-System-Real-world-NLP-amp/ba-p/7164764 )をご覧ください。

AIモデル開発・トレーニングのターンキーソリューションで、PoCの段階から実展開を加速
HPE Machine Learning Development Systemは、統合ソリューションとして大規模なモデル開発とトレーニングをターンキーで行うための、事前設定され、フルにインストールされたAIインフラストラクチャを提供します。本サービスの一環として、HPE Pointnext Servicesがオンサイトでのインストールとソフトウェアのセットアップを実施し、ユーザーは機械学習モデルの実装とトレーニングをすぐに開始して、データから高精度のインサイト（洞察や知見）をより迅速に得ることができます。

HPE Machine Learning Development Systemは、小規模な構成から、オプションでスケールアップすることができます。小規模な構成は、以下のような内容でスタートします。

革新的な機械学習基盤：HPE Machine Learning Development Environment( https://www.hpe.com/jp/ja/compute/hpc/cray-ai-development.html )により、PoCから実運用にわたって、高品質なモデルの迅速な開発、反復、スケールが可能
最適化されたAIインフラストラクチャ：AIモデルのトレーニングと最適化のための大規模な専用コンピューティング機能をHPE Apollo 6500 Gen10 Plus System( https://www.hpe.com/jp/ja/product-catalog/servers/apollo-systems/pip.hpe-apollo-6500-gen10-plus-system.1013092236.html )が提供します。アクセラレータは、8個のNVIDIA A100 80GB GPU( https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ )で構成可能
最適なパフォーマンスを実現するためのきめ細かな集中監視と管理：クラスターを管理するための高度なセキュリティを備えたシステム管理ソフトウェアソリューションであるHPE Performance Cluster Manager( https://www.hpe.com/jp/ja/product-catalog/software/high-performance-computing-and-ai-software/pip.hpe-performance-cluster-manager.1010836945.html )により実現
システムコンポーネントの制御と管理のための管理スタック：HPE ProLiant DL325サーバーおよび1Gb Ethernet Aruba CX 6300スイッチ( https://www.arubanetworks.com/ja/products/switches/6300-series/ )を使用
計算機とストレージの通信性能の確保：NVIDIA Quantum InfiniBand( https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/infiniband/ ) ネットワーキングプラットフォームを使用


提供時期
HPE Machine Learning Development Systemは、2022年5月25日から国内で提供を開始します。
詳細：https://www.hpe.com/jp/ja/solutions/artificial-intelligence/machine-learning-development-system.html

参考情報
AI製品のポートフォリオを拡充し、インサイト向上とより良い意思決定を支援するソリューションを発表
HPEは、当発表と同時に、業界初のプライバシー保護が徹底された、非中央集権型の機械学習をエッジあるいは分散した拠点で実現するフレームワークであるHPE Swarm Learningの提供開始を発表し、AI製品の提供を強化します。HPE Swarm Learningを利用することで、実際のデータを共有せずに、AIモデルの学習結果を共有・統合することが可能で、医療やクレジットカード詐欺の検出など、エッジでのインサイトを加速することができます。
プレスリリース：https://www.hpe.com/jp/ja/japan/newsroom/press-release/2022/052502.html

HPEのAIソリューション詳細：https://www.hpe.com/jp/ja/solutions/artificial-intelligence.html


■ ヒューレット・パッカード エンタープライズ（HPE）について
Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) は、グローバルedge-to-cloudカンパニーとして、あらゆる場所に蓄積される全てのデータの価値を解き放ち、事業の成果を加速させる支援をします。人々の生活そして働き方の向上を目指し、数十年にわたって未来の再考とイノベーションを重ね、HPEは独自でありながら、オープンでインテリジェントなテクノロジーソリューションをアズ・ア・サービスで提供しています。クラウドサービス、コンピュート、HPC & AI、インテリジェントエッジ、ソフトウェア、ストレージを全てのクラウドとエッジにわたって一貫したエクスペリエンスで提供することで、お客様が新たなビジネスモデルを創出し、新たなエンゲージメントを展開し、運用のパフォーマンスを最大化できるようサポートしています。詳細はwww.hpe.comでご確認ください。

注記
*1 HPE Machine Learning Development Systemと32GPUを使用する他の製品とを比較した社内ベンチマークテストに基づく主張

■プレスルーム
https://www.hpe.com/jp/ja/japan/newsroom/press-release.html

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000082.000045092.html