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Integration in Azure Machine Learning

Nvidia und Microsoft wollen KI-Entwicklung beschleunigen

24.05.2023
Von 
Jürgen Hill ist Chefreporter Future Technologies bei der COMPUTERWOCHE. Thematisch befasst sich der studierte Diplom-Journalist und Informatiker derzeit mit aktuellen IT-Trendthemen wie KI, Quantencomputing, Digital Twins, IoT, Digitalisierung etc. Zudem verfügt er über einen langjährigen Background im Bereich Communications mit all seinen Facetten (TK, Mobile, LAN, WAN). 
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Nvidia will seine AI Enterprise Software in Microsofts Azure Learning Platform integrieren, um Unternehmen bei der Entwicklung generativer KI-Lösungen zu unterstützen.
Nvidia und Microsoft arbeiten an einer End-to-End-Cloud-Plattform zu Bereitstellung großer KI-Sprachmodelle.
Nvidia und Microsoft arbeiten an einer End-to-End-Cloud-Plattform zu Bereitstellung großer KI-Sprachmodelle.
Foto: Nvidia

Eine End-to-End-Cloud-Plattform für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen für große Sprachmodelle soll laut Nvidia durch die Integration der Nvidia-AI-Enterprise-Plattform in Azure Machine Learning entstehen. Zudem arbeitet das Unternehmen im Rahmen des Project Helix mit Dell zusammen. Project Helix soll Unternehmen eine Reihe von Komplettlösungen für den Einsatz von generativer KI vor Ort offerieren.

Integration in Azure

Mit der Integration von Nvidia AI Enterprise in Azure wollen Microsoft und Nvidia eine sichere, unternehmenstaugliche Plattform aufbauen, die es Azure-Anwendern ermöglicht, maßgeschneiderte Anwendungen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Hierzu kommen, so die Partner, mehr als 100 Nvidia AI-Frameworks und -Tools zum Einsatz, die von Nvidia AI Enterprise unterstützt werden.

Umfang der Integration

Dazu zählen beispielsweise vortrainierte Modelle und Entwicklungstools wie Nvidia RAPIDS zur Beschleunigung von Data Science Workloads. Die Tools beinhalten unter anderem das Large Language Model Framework NeMo oder die NeMo Guardrails Software zur Erstellung sicherer generativer KI-Chatbots.

Mit Azure Machine Learning könnten Entwickler, wie es heißt, Anwendungen von Tests bis hin zur Bereitstellung skalieren, während sie die Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Compliance-Zertifizierungen von Azure Machine Learning nutzen. Dabei ergänze AI Enterprise Azure Machine Learning um sichere, produktionsreife KI-Funktionen.

Technical Preview

Anwender, die Interesse an dieser Integration haben, können über die Nvidia Community Registry, Zugang zu einer Technical Preview erhalten. Allerdings ist die Teilnehmerzahl begrenzt.

Hardware für KI On Premises

Mit Project Helix soll dagegen der KI-Einsatz On Premises unterstützt werden. Hierzu wollen die beiden Unternehmen eine Reihe von Komplettlösungen mit vorgefertigten Tools auf der Grundlage der Infrastruktur und Software von Dell und Nvidia bereitstellen.

Die Hardware

Das Angebot umfasst eine getestete Kombination aus Hardware und Software, die alle von Dell erhältlich sein werden. Dazu zählen etwa PowerEdge-Server wie der PowerEdge XE9680 und der PowerEdge R760xa von Dell sowie die H100 Tensor Core GPUs von Nvidia.

Project-Helix-kompatible Hardware soll ab Juli unter dem Label Dell Validated Designs vermarktet werden.