Solucions de supercomputació (HPC) i Intel·ligència Artificial (AI) d’HPE

AbastSPI, Hewlett Packard Enterprise i Intel porten la potència del Supercomputing (HPC) i Intel·ligència Artificial (AI) a aquelles organitzacions que necessiten abordar el tractament de grans quantitats de dades, com ara àrees científiques d'universitats, centres de recerca i també en sectors empresarials, comercials i organismes públics, per al seu anàlisi i tractament, oferint solucions estructurals escalables i denses que satisfan les exigents demandes de computació per als seus projectes.

AbastSPI, el teu expert en solucions HPC

A AbastSPI comptem amb una gran experiència i som experts en High Performance Computing (HPC). Som conscients que els requeriments en el tractament dels problemes científics, així com l’anàlisi i la gestió de dades empresarials complexes, requereixen d’una infraestructura adequada per gestionar aquestes grans quantitats de dades. Per a això, oferim les arquitectures basades en entorns HPC (High Performance Computing).

exascala_era_low

HPE, és líder en sistemes HPC i encara més  després de l’adquisició l’any passat de l’especialista en supercomputació Cray. Així, HPE s’ha posicionat en el més alt nivell del mercat HPC, oferint equips amb una potència de càlcul a l’alçada de les exigències de rendiment que imposen les aplicacions emergents.

Guanyant amb la Intel·ligència Artificial a gran varietat de sectors

Imatge5
Serveis financers
Detecció del frau, verificació d’identitats
Imatge6
Govern
Ciberseguretat, smart cities, defensa i utilitats
Imatge7
Energia
Modelatge sísmic i de jaciments
Imatge8
Retail
Videovigilància i patrons de compres
Imatge9
Salut
Medicina personalitzada, analítica d’imatges
Imatge10
Tecnologia de consum
Chatbots
Imatge11
Proveïdors de serveis
Lluirament de mitjans
Imatge12
Manufactura
Manteniment predictiu i prescriptiu

El 50% han desplegat una iniciativa d’IA, tenen una en una etapa de prova de concepte, o planegen fer-ho dins el proper any.

Configuracions preparades per Intel·ligència Artificial

Dissenyades per proporcionar la potència de còmput necessària per a tot el cicle de vida de models d’Intel·ligència Artifcial (Machine Learning, Deep Learning, Inferència / Raonament …) i satisfer les necessitats dels departaments de TI i Data Scicence.

Aquestes configuracions estan recomanades per a càrregues de treball d’Intel·ligència Artificial i es troben basades en sistemes HPC de HPE amb processadors Intel Xeon de 2a generació i targetes acceleradores NVIDIA.

Imatge_hpc_oct_2020_2

Bàsica – HPE Proliant DL380 Gen10 amb:

  • 2 processadors Intel Xeon-Silver 4215R (3.2GHz/8-core/130W)
  • 64GB de RAM (2 x HPE 32GB Dual Rank x4 DDR4-2933)
  • 2 discs HPE 240GB SATA 6G Read Intensive SFF SC PM883 SSD
  • 2 targetes acceleradores NVIDIA T4 16GB
  • Garantia estàndard 3 anys (peces, mà d’obra i suport a domicili)
Imatge_hpc_oct_2020_1

Avançada – HPE Apollo 6500 Gen10 amb:

  • 2 processadors Intel Xeon-Silver 4215R (3.2GHz/8-core/130W)
  • 128GB de RAM (4 x HPE 32GB Dual Rank x4 DDR4-2933)
  • 2 discs HPE 240GB SATA 6G Read Intensive SFF SC PM883 SSD
  • 4 targetes acceleradores NVIDIA V100S 32GB
  • Garantia estàndard 3 anys (peces, mà d’obra i suport a domicili)

Exemples d’aplicació per a Intel·ligència Artificial

imatge1

Control de qualitat mitjançant manteniment prescriptiu, imatge, anàlisi de vídeo.

Integrar les dades d’IT i OT per millorar la qualitat i els processos

  • Manteniment d’actius
  • Identificació de defeces
  • Traçabilitat de les peces
  • Anàlisi de robòtica
Imatge2

Vigilància utilitzant anàlisi de vídeo.

Les informacions operacionals basades en les dades de vídeo capturades, que van des:

  • Reconeixement facial
  • Monitorització de cues
  • Articles desatesos
Imatge3

Processament del llenguatge natural de la parla al text.

Comunicació de vigilància

  • Discurs a text
  • Cerca biomètrica
  • Monitorització de trucades en viu
  • Chatbot
Imatge4

Conducció altament autònoma.

Aplicació de la conducció autònoma de nivell 3 i nivell 4

  • Simulacions, proves
  • Anàlisi en el vehicle
  • Carretera, predicció de l’estat del cotxe

De la CPU a la GPU: el desafiament de l’expansió de dades

L’expansió de dades és l’augment diari de dades produïdes per les organitzacions. Aquesta enorme quantitat de dades també augmenta en varietat, ja que és produïda per moltes fonts. La complexa distribució d’arxius i registres també dificulta la recopilació de dades. Per superar aquest desafiament, les empreses utilitzen eines que creuen múltiples fonts de dades.

El nombre de servidors que utilitzen les empreses segueix creixent. Les CPU es tornen més potents cada any. No obstant això, les empreses continuen afegint servidors per recolzar el creixement de les seves càrregues de treball o per adaptar-se a noves càrregues.  A més, les càrregues de treball de les aplicacions s’estan connectant a un ritme cada vegada més ràpid.

Per mantenir-se a el dia amb el creixement de les càrregues de treball, les organitzacions estan utilitzant unitats de processament de gràfics (GPU), com ara NVIDIA GPU, una unitat de processament de gràfics que pot realitzar càlculs matemàtics molt més ràpid que les CPU. Les GPU s’utilitzen principalment per a Machine Learning i Deep Learning, així com per a renderitzar imatges.

portada_Webinar_SPI_HPC_octubre_2020_bajo_demanda_CAT
WEBINAR EN DIRECTE JA REALITZAT, ARA ACCESSIBLE SOTA DEMANDA.
POTS ACCEDIR A LA GRAVACIÓ REALITZANT EL REGISTRE.

Descargue en formato PDF el Folleto sobre el Sistema Apollo 6500 Gen10

folleto_HPC
logo_ABAST_SPI_q
Intel-logo-boxed