ターンキーソリューションにより、記録的短時間でAIの運用を開始 企業が進めるAI導入を迅速に成功へと導くため、ヒューレット・パッカード エンタープライズはNVIDIAと提携し、AI向けターンキー型プライベートクラウドソリューションを提供しています。このソリューションは、企業がAIイニシアチブの導入と拡張を効果的に進められるよう幅広いサポートを提供し、既存のビジネス運用へのAIテクノロジー統合を効率化します。
HPE et NVIDIA proposent une solution clé en main pour l’IA. Voici comment y parvenir. Le potentiel de l’IA générative est immense.
Erfolg mit KI beschleunigen – Wie Unternehmen KI nutzen, um ihre größten Herausforderungen zu lösen Kompetente Partner beschleunigen und vereinfachen
AIの成功を加速 – AIを活用して最大の課題を解決している組織の事例 さまざまな専門的なパートナー企業が、AI展開の加速と簡素化を実現しています。タスクを自動化して運用スピードを高め、インテリジェントなインサイトを提供するAIは、あらゆる業界を変革しています。これらのパートナー企業との連携により、スムーズな導入が可能となり、組織はAIの可能性を最大限に引き出し、容易にイノベーションを推進できるようになります。
HPE and NVIDIA offer a turnkey solution for GenAI. Here’s how. GenAI’s potential is immense. However, development challenges can deter
HPEとNVIDIAがAI向けに提供するターンキーソリューションのご紹介 GenAIの可能性は計り知れません。しかし、開発におけるさまざまな課題によって、最も野心的な企業の取り組みも阻害されることになります。広範に分散するデータの管理、展開の効率的な拡張が困難であることなど、AI開発プロセスでは、データの収集から結果の監視まで、常に複雑さが課題となります。しかし、この複雑さを解消する方法があります。 従来のAI開発サイクルとHPEのアプローチを比較した詳細をぜひご覧ください。NVIDIA AI Computing by HPEの導入で、ターンキー型ソリューションを活用してAI開発のあらゆる段階を簡素化できるようになります。
HPE und NVIDIA bieten eine sofort nutzbare Lösung für KI. Hier erfahren Sie, wie es funktioniert. Das Potenzial von GenAI
WHY DATA READINESS IS THE NEW CURRENCY OF THE AI GOLD RUSH As organizations race to adopt AI, many are
Préparation des données : la nouvelle devise de la ruée vers l’IA Alors que les organisations se précipitent pour adopter l’IA,
AIゴールドラッ シ ュ で 、デ ータレディネスが 新 た な「 通貨 」と な る 理 由 組織がAIの導入を急ぐ中、多くの組織が、目標を持つだけでは成果が保証されないことに気づき始めています。モデル、アクセラレータ、プラットフォームへの多額の投資にもかかわらず、AIイニシアチブは規模を拡大する段階になると行き詰まることがよくあります。問題は、スタックの上層にあるテクノロジーではなく、その下のデータにあるのです。本記事では、データレディネスがAIゴールドラッシュにおける真の通貨となった理由を考察します。ほとんどのエンタープライズデータ資産はAI向けには設計されておらず、オンプレミスシステム、プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ環境にわたって分散化されたままになっています。こうしたデータの多くは構造化されておらず、ガバナンスも一貫性がなく、AIシステムが確実に利用できる形ではありません。このため、チームはモデルのトレーニングよりもデータの準備に多くの時間を費やさざるを得なくなっています。インフラストラクチャがモダナイズされ、コンピュートがより動的なものとなるにつれて、こうしたギャップは無視できないものになっていきます。単なるパイロット段階を越えるには、組織には、AIが実際に利用可能なデータ、つまりアクセス可能で、コンテキスト付けされ、設計段階からガバナンスが組み込まれているデータが必要です。本記事では、データレディネスの本当の意味を再定義することで、企業がAIの実験を長期的なビジネス成果へと転換できることを示します。