Compute- en storageplatforms bieden hogere prestaties en direct toegang tot data voor toepassingen rondom deep learning en financiële dienstverlening.
- Bedrijfsnieuws van
- Hewlett Packard Enterprise
- (PR-bureau:
- Porter Novelli)
- geplaatst op
- 20 april 2016 13:59 uur
Organisaties die complexe HPC en big data workloads draaien, zoals modeling, simulatie, verwerken van grote hoeveelheden transacties in korte tijd en deep learning-technologie kunnen nu hun datacenters moderniseren met deze systemen. Deze zijn op maat gemaakt en geoptimaliseerd om grote hoeveelheden data snel, schaalbaar en efficiënt te analyseren. IDC voorspelt een forse stijging op de HPC-markt van 21 miljard dollar in 2015 naar 31 miljard dollar in 2019.
‘’High performance en webscale applicaties worden steeds gebruikelijker. HPE behoudt zijn focus op deze markt, wat gewaardeerd wordt door onze klanten”, aldus Bill Mannel, Vice President en General Manager van HPC Big Data en IoT Servers bij Hewlett Packard Enterprise. “Nu al wordt in meer dan een derde van de HPC-markt gebruikgemaakt van de HPE-systemen om wetenschappelijke- en businessinnovatie te stimuleren en een competitief voordeel te verkrijgen. Met deze producten verbeteren we de prestaties van nieuwe infrastructuuroplossingen en hiermee voorzien we klanten in hun grote behoefte aan computekracht om nieuwe applicaties toe te voegen en meer waarde uit hun data te halen.’’
Versnel time-to-value voor deep learning-applicaties
Deep learning-algoritmes zijn populair in de branche. Organisaties staan onder competitieve druk om de groeiende verfijning van simulatie en machine learning-modellen te ondersteunen. Met meer dan acht sterk presterende NVIDIA GPU kaarten, die zorgen voor maximale doorloopsnelheid, is de HPE Apollo 6500 System speciaal gemaakt voor deep learning-applicaties. De hoge verhouding tussen GPU’s en CPU’s, compacte 4U form factor en doeltreffend design stelt organisaties in staat om deep learning-recommendation algoritmen sneller en efficiënter af te ronden. Bovendien wordt de tijd die nodig is voor modeltraining verkort en versnelt het de levering van realtimeresultaten. Tegelijkertijd blijven de kosten beperkt.
Wanneer HPE Apollo 6500 wordt gebruikt met uitgebreide GPU computing platforms zoals de NVIDIA Tesla Accelerated Computing platform, biedt het maximale GPU processing capaciteit over de volledige breedte van de beschikbare systemen. De HPE Apollo 6500 ondersteunt deep learning-computing platforms en interfacemodellen voor het programmeren van applicaties als Caffe, CUDA, Torch, Theano, Tensorflow, de NVIDIA Deep Learning SDK en de pas aangekondigde Cognitive Computing Toolkit van HPE
