Компания HPE представила две системы, предназначенные для расширения сферы применения машинного обучения и ускорения его внедрения на предприятиях. Swarm Learning должна привнести в моделирование машинного обучения «мудрость толпы» без ущерба для безопасности, а Machine Learning Development System предлагает универсальное обучающее решение для компаний, которым в противном случае пришлось бы проектировать и выстраивать собственную инфраструктуру машинного обучения.

Система Machine Learning Development System доступна в различных физических вариантах, имеющих разные размеры. В небольшой, по словам компании, конфигурации используется вычислительный сервер Apollo 6500 Gen10 для обучения системы, серверы HPE ProLiant DL325 и коммутаторы Aruba CX 6300 для управления ее компонентами, сетевая платформа Nvidia Quantum InfiniBand, а также специализированные пакеты программного управления HPE Machine Learning Development Environment и Performance Cluster.

Интеграция HPC с машинным обучением

По оценке IDC, новая система привносит в корпоративное машинное обучение функционал высокопроизводительных вычислений, требующий обычно от предприятий построения отдельных систем.

«Это именно то, что нужно компаниям сейчас, когда искусственный интеллект становится более зрелым, – подчеркивают в IDC. – Самое большое препятствие при внедрении искусственного интеллекта в бизнес заключается в необходимости построения новой системы».

Для некоторых компаний возможным вариантом могло бы стать обращение к облачным ресурсам, но данные, которые нужны для моделей искусственного интеллекта, как правило, конфиденциальны и имеют критически важное значение для бизнеса, поэтому многим придется отказаться от этого варианта. А нормативные ограничения, введенные в некоторых отраслях, делают его совершенно невозможным для предприятий соответствующей направленности.

Децентрализация машинного обучения

Преодолеть ограничения, связанные с конфиденциальным характером данных для машинного обучения, HPE пытается с помощью еще одного нового продукта, Swarm Learning. Это децентрализованная платформа, в которой контейнеризация используется для решения сразу двух задач. Во-первых, она позволяет применять средства машинного обучения на периферийных узлах без необходимости постоянных поездок в ЦОД и обратно, что позволяет организациям получать точную информацию быстрее, чем раньше. Во-вторых, компании могут делиться друг с другом готовыми результатами обучения модели искусственного интеллекта. Это создает для всей отрасли дополнительные преимущества за счет исключения необходимости обмена исходными данными.

«Если у вас есть семь больниц, которые решают различные задачи, обучая модель искусственного интеллекта, но не могут при этом обмениваться данными друг с другом, вы получаете ограниченное обучение искусственного интеллекта, – пояснили в IDC. – Это приводит к появлению моделей, которые не отличаются высокой точностью и имеют существенную потенциальную погрешность, зависящую от демографических особенностей пациентов больниц и множества других факторов. Для решения этой задачи роевая система делится не данными, а результатами обучения в каждом из мест, объединяя их в уже обученную модель».

«Роевое» обучение является относительно новой технологией, а значит процесс широкомасштабного внедрения может быть довольно медленным. Но при этом система разработки машинного обучения HPE нацелена на устранение существующих барьеров, что делает ее более интересным из двух нынешних анонсов компании.

«Можно рассматривать такую систему как предложение для ЦОДов в качестве сервиса, – указали в IDC. – А это как раз то, что ищут люди сегодня для успешного внедрения модели искусственного интеллекта на своем предприятии».