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Ti preoccupano i problemi legati alla privacy dei dati o alle normative quando i dati vengono trasferiti per il machine learning (ML)? I tuoi dati sono distribuiti e vi impediscono di collaborare per ottenere migliori informazioni laddove servono di più? Lo swarm learning HPE offre ML all'edge, decentralizzato e a tutela della privacy nell'origine dati. La rete blockchain consente di condividere in modo collaborativo le informazioni dei modelli con i nodi swarm learning HPE partecipanti per gli insight nell'origine dati, migliorando enormemente la privacy dei dati e le informazioni. Lo swarm learning HPE estende l'apprendimento federato ed elimina la necessità di un server centrale. Un framework ML decentralizzato e a tutela della privacy utilizza la potenza di elaborazione in corrispondenza o in prossimità delle origini dati distribuite per l'esecuzione degli algoritmi ML che addestrano i modelli. L'addestramento del modello avviene all'edge dove i dati sono più recenti e laddove si richiedono decisioni accurate e data-driven.

In che modo è possibile ottenere da un sistema prestazioni da supercomputer e un'esperienza cloud? HPE Cray System Management per i supercomputer HPE Cray è una soluzione che consente agli amministratori di gestire supercomputer su vasta scala che sfruttano l'architettura e le innovazioni dei provider cloud e hyperscale. Offrendo da un lato le funzionalità di uso comune del software gestionale per sistemi HPC (High Performance Computing), HPE Cray System Management consente ai clienti di andare oltre i servizi tradizionali e adottare nuovi servizi, implementare una vasta gamma di carichi di lavoro e dare impulso all'experience as-a-service. Realizzato per gestire i sistemi con scalabilità exascale, HPE Cray System Management offre tutto quanto necessario per la gestibilità, l'affidabilità e l'interoperabilità dei supercomputer HPE Cray.

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