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摘要：今天宣布推出旨在幫助客戶加快機器和深度學習的硬件垂直市場軟件和培訓服務。深度學習是機器學習的一種，是試圖模仿人類大腦的功能。在聲明中表示系統最適合于解決深度學習模型訓練中最重要的步驟。
一周前，IBM在Think 2018上做了一系列人工智能相關的公告，現在HPE也緊隨其后想要抓住人工智能這個IT業界最熱門的趨勢。
HPE今天宣布推出旨在幫助客戶加快機器和深度學習的硬件、垂直市場軟件和培訓服務。
硬件部分是HPE Apollo 6500 Gen10，據稱這是專為深度學習而設計的高性能計算系統，比之前幾代在模型訓練速度方面快了3倍。
模型訓練是機器學習過程中的一個關鍵部分，創建一個針對算法的行動計劃，用于分析大量的數據。深度學習是機器學習的一種，是試圖模仿人類大腦的功能。該系統與IBM最近推出的基于最新Power9處理器的系統有些類似。
該系統配備了Intel Xeon Scalable處理器，主頻為3GHz，最多28個核心，每臺服務器8個GPU，每秒可為單精度計算任務提供高達125萬億次浮點運算。它配備了PCIe背板或Nvidia的NVLink 2互連，用于GPU與GPU之間的高速通信。
HPE表示，高帶寬、低延遲網絡適配器與GPU加速器緊密耦合，最大限度利用帶寬。每個系統最多支持3 TB內存和16個SAS或者SATA SSD，其中四個可以是NVMe驅動器。 HPE在聲明中表示：“HPE Apollo 6500 Gen10系統最適合于解決深度學習模型訓練中最重要的步驟。”
HPE Digital Prescriptive Maintenance被HPE成為首個人工智能優化的行業解決方案。它通過預測性維護自動預防問題的發生，從而延長工業設備的使用壽命，同時減少停機時間。HPE表示：“預測性維護檢測工業設備何時可能出現故障，規定性維護預測、建議并自動采取正確的行動，在問題導致故障發生之前解決問題。”
該套件結合了來自HPE PointNext服務部門的教育和實施服務，以及來自HPE及其合作伙伴的機器學習和數據分析軟件，運行在基于 HPE硬件的、以物聯網為驅動的數據湖上。該服務包括實時和批量數據、機器學習、基于分析的異常檢測、設備發生故障時的數據保護、指導維護步驟和自動化工作流程，無論是在網絡邊緣還是在網絡中心。
最后，HPE Artificial Intelligence Transformation Workshop是一個針對商業領導者的、針對與公司業務相匹配的用例的人工智能全新定制介紹。HPE表示，參與者將“發現需要關注的領域，并制訂一個高層次的計劃，其中考慮了與你需求相關的機會、障礙和關鍵成功因素”。該計劃還包括如何從實驗轉向生產方面的建議。
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