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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。   6399-JP-HPE and NVIDIA offer a turnkey solution for GenAI. Here’s how. ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1 […]

サステナブルITとaaS型 ハイブリッドクラウドモデルで 変革を推進 近年、サステナビリティは世界中の組織にとって最優先事項となっています。この記事では、変革をもたらす圧倒的なHPE GreenLakeハイブリッドクラウド モデルの性能を解説しながら、サステナビリティ目標と増大するニーズの間でバランス調整を求められるIT部門が採用するべきアプローチについてご紹介しています。　 オーバープロビジョニングを低減して監視機能を強化するHPE GreenLakeは、増大するデータセンター リソースへのニーズに対応するだけでなく、大きなコスト削減と環境へのメリットをもたらします。優れたサーバー機能と人材コストの削減によって、プラットフォームの効率性が大幅に向上します。さらに、HPE GreenLakeを導入する組織では、エネルギー消費量の大幅削減によってコスト、環境負荷の顕著な削減を実現しています。この記事は、ITとサステナビリティの相関性について、またHPE GreenLakeのような画期的なソリューションが運用と環境という両方の目標達成を推進する仕組みについて詳細を解説しています。ぜひご覧ください。 6399-JP-Sustainable IT and the aaS hybrid cloud model: A

クラウドへの移行による 3つの成功事例 3つのクラウド活用成功事例 データと人工知能 (AI) が世界を主導する現在、場所を問わない安全な接続と運用を可能にする優れた柔軟性を求める事業部門、IT部門の責任者が増大しています。　 それを実現するのが、ハイブリッドクラウドの性能です。つまり、効率性と生産性を高めてインフラストラクチャ管理を効率化し、拡張性を強化してビジネス全体でお客様に高い価値を提供できる運用モデルです。HPE GreenLakeは、データファーストのモダナイゼーションとAIのニーズに対応するべく設計された、真のハイブリッドクラウドプラットフォームとして進化してきました。HPE GreenLakeは、データの接続、統合によって環境全体にわたるAI展開を実現し、クラウド運用モデルのアジリティを組織の隅々まで提供して運用を簡素化します。さらに、AIOpsによる可観測性、エネルギー効率、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス、そして優れたパフォーマンスを低コストで実現します。この記事では、HPE GreenLakeの有効活用によってビジネスを変革し、高い競争力を維持している3社の事例をご紹介します。 6399-JP-Three transformational cloud success stories from the real world ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1

ハイブリッドクラウド: AI展開を成功に導く秘訣” イノベーションと優れた効率性を促進する人工知能 (AI) は、多くの業界に変革をもたらしています。しかし、通常のビジネス運用にAIを導入するには、データセキュリティ、拡張性、コスト管理、サステナビリティといったさまざまな課題への対処が求められます。この解決策となるのが、パブリッククラウドの拡張性に優れたリソースにオンプレミス インフラストラクチャの強固なセキュリティ、制御性を組み合わせたハイブリッドクラウド プラットフォームです。このアプローチによって、ハイパースケールパブリッククラウドに完全移行せずに、AIワークロードを効率的に管理できるようになります。ハイブリッドクラウド プラットフォームでは、シームレスなデータ統合、強固なセキュリティ、またさまざまなデータ規制への準拠が可能になります。さらに、必要に応じてAIワークロードを自在に拡縮できる優れた柔軟性を備えており、コスト、環境への負荷も削減できます。ハイブリッドクラウドモデルの導入でAIイニシアチブを最適化し、カーボンフットプリントを最低限に抑えながら、優れたデータ可用性、セキュリティ、コスト効率を確保できるようになります。この記事では、AIによるメリットを最大限に引き出すためのハイブリッドクラウド プラットフォームの活用方法5つを解説しています。 6399-JP-Hybrid cloud: The secret power that’s driving the success of AI

管理をシンプルに 管理を簡素化: 分散型コンピュートインフラストラクチャのリモート管理で時間とリソースを節約 ハイブリッドIT環境とエッジコンピューティングが拡大し続ける中、分散型コンピュートリソースの一元管理へのニーズも高まっています。最先端のコンピュート管理は、優れた柔軟性から強固なセキュリティまで、幅広い機能を提供します。複雑化の一途をたどるコンピュート環境では、管理手法を簡素化して最新化することが極めて重要になります。 6399-JP-Management made simpler: Save time and resources with remote management of distributed compute infrastructure ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1 –

宇宙をめぐる競争の鍵を握るAI 国際宇宙ステーション (ISS) に生成AIを導入する実験は小規模なものでしたが、将来の宇宙探査に及ぼす影響は計り知れません。NASA、HPE、そしてBooz Allen社が、地球低軌道に初のLLMをどのように展開したのかをご確認ください。 6399-JP-AI takes a role in the race for the stars ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1 – 2526 – 99100

ストレージのボトルネックにより、GenAIイニシアチブが停滞する可能性があります。その解決方法をご紹介します。 ストレージボトルネックによるGenAIイニシアチブの停滞可能性と、その解決方法 コンピューティング性能が大きく飛躍するたび、新たなワークロードの需要の変化により、ボトルネックが別の場所で伴っています。GenAIをめぐっては、こうしたボトルネックの一つとして、メモリウォールが知られています。大規模言語モデル (LLM) の活用を望む企業は、LLMのトレーニングと展開に必要な膨大な量のデータに、自社のメモリとストレージソリューションでは対応できないことに気づき始めています。しかし、メモリウォールのスケールに役立つ戦略を実行することは可能です。 6399-JP-Storage bottlenecks can stall your GenAI initiatives. Here’s how to solve them. ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1 – 2526

AIが変革する未来: 世界を変える5つの方法 GenAIアプリケーションの基盤となるLLMの出現により、過去2年間で世界は劇的な変化を遂げました。その影響の余波は今後数十年にわたって続くことでしょう。AIの将来はどうなるのでしょうか。HPEのエキスパートであるKirk Bresnikerが、今後10年間の展望を予測します。 6399-JP-AI and the future of everything: Five ways AI will change the world as we know

AIの真のビジネス価値とは よりスマートな人工知能 (AI) ツールを構築する取り組みは、新たな宇宙開発競争のような観を呈しています。あらゆる組織が独自のAIを開発しており、他のAIが実現していない未知の領域に果敢に挑戦しようとしています。この記事では、プロセスの合理化と利益拡大を実現するために、機械学習とAIをどのように活用できるかを検討しています。ただし、適切なデータ、スキル、ビジネス目標の策定が必須条件となります。 6399-JP-What is the true business value of AI? ファーストネーム苗字Eメール会社名会社の規模選んでください…1 – 2526 – 99100 – 499500 –