Cisco komt met server voor AI en ML

UCS-portfolio uitgebreid met Deep Learning Server

Snelle opkomst AI zorgt voor nieuwe workloads, nieuwe verkeerspatronen en nieuwe relaties binnen de business

AI-modellen waaraan eerder wekenlang gerekend moest worden, kunnen in enkele uren getraind worden

Amsterdam, 18 september 2018 – Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) bieden grote bedrijven nieuwe manieren om complexe problemen op te lossen. Tegelijk hebben deze technologieën een diepgaand effect op de onderliggende IT-processen en –infrastructuur. Volgens marktonderzoeker Gartner zegt slechts 4% van de CIO’s dat zij AI-projecten in productie hebben*. Dat percentage zal de komende jaren drastisch toenemen met als gevolg dat IT nieuwe workloads, nieuwe verkeerspatronen en nieuwe relaties binnen de business moet managen. Om grote bedrijven met deze uitdagingen te helpen introduceert Cisco nu de eerste server die van meet af aan is gebouwd voor AI en ML workloads.

De nieuwe Cisco UCS Server zorgt voor snellere deep learning, een rekenintensieve vorm van machine learning die gebruik maakt van neurale netwerken en grote dataverzamelingen om computers te trainen voor complexe taken. Met behulp van krachtige NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU’s is deze server ontworpen om veel van de huidige, meest bekende software stacks te versnellen. Met deze GPU’s kunnen AI-modellen waaraan eerder wekenlang gerekend moest worden, in enkele uren getraind worden. Datawetenschappers en ontwikkelaars kunnen op een laptop experimenteren met machine learning. Maar grootschalige deep learning vereist veel meer rekenkracht en heeft een IT-infrastructuur nodig die grote hoeveelheden data aankan. Ook zijn er tools nodig om die data te prepareren voor ML. Daarom werkt Cisco met zijn technologiepartners om veel van de populairste machine learning tools te valideren, de implementatie ervan te vereenvoudigen en de ‘time to insight’ te verkorten.

Met de toevoeging van de Cisco UCS C480 ML biedt Cisco nu een complete reeks computing-opties voor elke AI- en ML-fase: van het verzamelen van data tot de analyse aan de rand van het netwerk en van het prepareren van data tot real-time inferentie in het hart van AI.

Gebouwd voor datawetenschappers en ontwikkelaars: duizenden organisaties maken gebruik van Cisco UCS om informatie uit big data te halen. De nieuwe server voor AI en ML bouwt verder op Cisco’s ervaring met het verplaatsen van data van de rand van het netwerk naar het centrum. Klanten kunnen zo meer informatie uit hun data halen. Met het nieuwe DevNet AI Developer Center en de DevNet Ecosystem Exchange stelt Cisco tools en middelen beschikbaar aan datawetenschappers en ontwikkelaars om een nieuwe generatie apps te ontwikkelen.
Gebouwd voor IT: UCS maakt het makkelijk om nieuwe technologie aan de IT-omgeving toe te voegen. Met Cisco Intersight krijgen zij ook de eenvoud en het bereik van cloudgebaseerd systeembeheer. Hierdoor kunnen zij het beleid en de operaties vanuit de cloud automatiseren voor hun gehele computing-infrastructuur.
Gebouwd met een ecosysteem: Cisco werkt niet alleen. Er wordt gebruik gemaakt van containers en multicloud computing-modellen om het makkelijker te maken om op grote schaal open source software te gebruiken, ongeacht waar de apps draaien. Ook wordt samengewerkt aan de validatie op de nieuwe server van machine learning omgevingen en software zoals Anaconda, Kubeflow en oplossingen van Clouderea en Hortonworks.

Aanvullende informatie: