한국HPE가 각각 고객, 파트너 및 개발자를 대상으로 지난 달 데이터 사이언스 세미나 및 HPE ForCAST 2023 행사를 열고 AI의 핵심요소인 슈퍼컴퓨팅과 복잡하고 어려운 개발과정을 혁신할 수 있는 머신러닝(ML) 솔루션 활용 전략을 소개했다. 한국 HPE는 각 행사에서 슈퍼컴퓨팅 및 AI 기반 HPE 최신 제품을 데모 세션을 통해 자세히 소개하고, HPE와 함께 AI 혁신을 이끌어온 파트너사들과 함께 실제 사용사례를 공유했다.
이번 행사에서는 HPE 글로벌 데이터 및 AI 부문 CTO 겸 차세대 테크 이노베이션 부사장인 소린 체란(Sorin Cheran) 박사, 리드하브 마하얀 (Ridhav Mhajan), HPE APAC 에즈메랄 헤드 겸 CTO, 조던 나노스(Jordan Nanos) HPE 북아메리카 CTO실 마스터 테크놀로지스트 등 여러 주요 글로벌 임원도 참여하여 HPE의 AI 전략과 고객의 관점, 생성형 AI를 위해 HPE가 고객을 지원하는 법, AI 사용자를 위한 플랫폼 구축 방법을 제시했다.
주요 세션에서 HPE는 향후 로봇과 생성형 AI의 상호작용이 증가함에 따라 견고한 로보틱스 및 거버넌스의 중요성이 증가할 것이라고 전망했다. 또한, 이제 고객이 AI 및 ML 개발에 있어 어느 단계에 있고 그들의 요구사항이 무엇인지에 따라 이를 실현시켜 줄 수 있는 모델과 서비스를 제공하는 것이 무엇보다 중요하며 HPE는 위한 준비가 되어있음을 강조했다.
HPE는 기업들이 진행하는 머신러닝 프로젝트에는 주로 언어, 비주얼 등 특정 영역에 집중한 프로젝트와 보안, 거버넌스에 집중하며 다양한 종류의 데이터와 모델을 활용하는 더 넓은 영역의 프로젝트 두 가지 유형이 있다고 설명했다.
HPE는 각각의 프로젝트를 위해 다음과 같은 제품을 제공하고 있다:
HPE Machine Learning Development Environment(HPE MLDE): AI 모델 개발 관련 복잡성 및 비용 부담을 제거함으로써 엔지니어 및 데이터 사이언티스트들이 더욱 정확한 AI 모델을 개발을 위한 혁신에 집중하고 가속화할 수 있도록 지원
HPE Machine Learning Data Management(HPE MLDM) 소프트웨어: 데이터 엔지니어들이 복잡한 데이터 파이프라인을 자동화하고 데이터 계보 관리(data lineage)를 할 수 있도록 지원. 어떠한 결과도 재생산할 수 있고, 확장 가능하며, 클라우드나 온프레미스 환경 내 모두 구동 가능하여 데이터처리 및 머신러닝 워크로드에 최적화.
또한, HPE 에즈메랄 유니파이드 애널리틱스(HPE Ezmeral Unified Analytics)는 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 예측가능한 SaaS(Software-as-a-service) 솔루션을 제공함으로써 기업들이 다양한 규모로 전 세계의 데이터를 활용해 애널리틱스를 진행할 수 있도록 고안되었다.
뿐만 아니라, HPE는 지난 6월 대규모언어모델(LLM)용 HPE 그린레이크를 출시한 바 있다. LLM용 HPE 그린레이크는 HPE의 AI 소프트웨어와 업계 선두의 슈퍼컴퓨팅 역량을 통합해주고 기업들이 멀티 테넌트 슈퍼컴퓨팅 클라우드 서비스를 온디맨드로 이용할 수 있게 해주는 슈퍼컴퓨팅 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 활용해 기업들은 자체적으로 대규모 AI 모델을 훈련(Train), 조정(Fine-Tune) 및 배포(Deployment)할 수 있다. 또한, 해당 서비스는 독일 AI 스타트업 알레프 알파(Aleph Alpha)와 파트너십을 통해 텍스트와 이미지 처리 및 분석을 지원하고 있다.
[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
