Cisco UCS C480 ML, server dedicato ad AI e Machine Learning

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Cisco ha nel suo portafoglio server specifiche macchine dedicate a Machine Learning e pensate per svolgere operazioni di Deep Learning profondo, La proposta UCS C480ML

Secondo Gartner, il 4 percento dei Cio di tutto il mondo riferisce di avere progetti di AI in atto.
Di AI se ne parla tanto, ma ancora siamo agli albori, per quanto questo numero sia destinato a crescere drasticamente nei prossimi anni.

Quando accadrà, i carichi di lavoro saranno molto più intensi, serviranno nuovi modelli di traffico e nuove relazioni all’interno del proprio business. In questo contesto Cisco ha presentato il suo primo server creato per i carichi di lavoro AI e ML.

E’ il modello Cisco UCS C480 ML. Gli UCS Cisco sono già la scelta delle aziende a supporto dell’analisi dei big data. Ora il nuovo server per AI e ML si basa sull’esperienza Cisco sviluppata nello spostamento dei dati da ambienti edge a quelli core.

Cisco UCS C480 ML

Consente ai clienti di estrarre più informazioni dai propri dati e di utilizzarle per prendere decisioni consapevoli e più rapide.

Con il nuovo DevNet AI Developer Center e DevNet Ecosystem Exchange, Cisco offre anche ai data scientist e agli sviluppatori gli strumenti e le risorse per creare una nuova generazione di applicazioni.

Il nuovo server Cisco UCS accelera il deep-learning quindipuò gestire reti neurali e grandi quantità di dati per addestrare i computer a compiti complessi, con le Gpu Nvidia. L’integrazione delle Gpu Nvidia Tesla V100 Tensor Core nel nuovo server UCS di Cisco offre alle aziende una nuova soluzione per portare avanti le iniziative AI i modelli di AI che richiedono settimane di lavoro sul computing, possono ora essere addestrati in poche ore per la soluzione di una serie di problemi prima sconosciuti, anche in poche ore.

Il nuovo server è progettato per accelerare molti noti stack software di apprendimento automatico di oggi, con Data scientist e sviluppatori che possono sperimentare l’apprendimento automatico su un laptop.

Ovviamente non basta, serve un’architettura IT in grado di accogliere grandi quantità di dati e strumenti che possono dare un senso a questi dati utilizzandoli per imparare e quindi Cisco lavora con i partner tecnologici anche per convalidare gli strumenti di apprendimento automatico più diffusi

Da un’altra prospettiva, inoltre, Cisco sta adottando containers e modelli di computing multicloud per rendere più facile la distribuzione di software open source su ampia scala, indipendentemente da dove risiedono le applicazioni. Valida ambienti di apprendimento automatico e software come Anaconda, Kubeflow e soluzioni di Cloudera e Hortonworks.

Proprio con Kubeflow le organizzazioni che lo eseguono sul nuovo server di deep learning UCS C480 beneficeranno degli strumenti di machine learning coerenti che funzionano in linea sia con la proposta on-premise sia su Google Cloud.