Dubai, United Arab Emirates – September 20, 2018 — Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are opening up new ways for enterprises to solve complex problems. But they will also have a profound effect on the underlying infrastructure and processes of IT. According to Gartner, "only 4% of CIOs worldwide report that they have AI projects in production." * That number will grow dramatically over the next few years. And when it does, IT will struggle to manage new workloads, new traffic patterns, and new relationships within their business. To help enterprises address these emerging challenges, Cisco is unveiling its first server built from the ground up for AI and ML workloads.
The new Cisco UCS server speeds up deep learning, a compute-intensive form of machine learning that uses neural networks and large data sets to train computers for complex tasks. Packed with powerful NVIDIA GPUs, it is designed to accelerate many of today's best-known machine learning software stacks. Data scientists and developers can experiment with machine learning on a laptop. But deep learning at scale demands much more compute capability. It requires an IT architecture that is capable of taking in vast sets of data. And tools that can make sense of this data and use it to learn. That is why Cisco is working with its technology partners to validate many of today's most popular machine learning tools: to help simplify deployments and accelerate time to insight.
"Over the next few years, apps powered by artificial intelligence and machine learning will become mainstream in the enterprise. While this will solve many complex business issues, it will also create new challenges for IT," said Roland Acra, SVP and GM for Cisco's Data Center Business Group. "Today's powerful addition to the Cisco UCS lineup will power AI initiatives across a wide range of industries. Our early-access customers in the financial sector are exploring ways to improve fraud detection and enhance algorithmic trading. Meanwhile in healthcare, they're interested in better insights and diagnostics, improving medical image classification, and speeding drug discovery and research.
Powering Artificial Intelligence at Scale
With the addition of the Cisco UCS C480 ML, Cisco now offers a complete range of computing options designed for each stage of the AI and ML lifecycle. From data collection and analysis near the edge, to data preparation and training in the data center, to the real-time inference at the heart of AI, customers are covered.
Built for data scientists and developers: Today, thousands of customers use Cisco UCS to help them make sense of big data. Cisco's new server for AI and ML builds on its expertise of moving data from the edge to the core and goes further. It lets customers extract more intelligence from their data and use it to make better, faster decisions. With its new DevNet AI Developer Center and DevNet Ecosystem Exchange, Cisco is also giving data scientists and developers the tools and resources to create a new generation of apps.
Built for IT: UCS makes it easy for IT to add new technology to their environment. With Cisco Intersight, they also get the simplicity and reach of cloud-based systems management. This lets them automate policy and operations for all their computing infrastructure from the cloud. And with Cisco validated designs to help demystify the rapidly evolving stacks of AI and ML software, IT can deploy with confidence at enterprise scale.
Built with an ecosystem: Cisco is not working alone. It is embracing containers and multicloud computing models to make it easier to deploy open source software at scale, no matter where apps live. It is validating machine learning environments and software such as Anaconda, Kubeflow, and solutions from Cloudera and Hortonworks on the new server. UCS customers who use Kubeflow running on top of Kubernetes will find it easy to deploy AI workloads directly to Google Kubernetes Engine, taking advantage of both on-prem and cloud ML capabilities.
Supporting Quotes
"We believe the power of machine learning should be available for all organizations, whether in the cloud or on-premises, and we're excited to continue our collaborative efforts with Cisco," said David Aronchick, Product Manager at Google Cloud. "We're pleased to see Cisco creating hybrid cloud solutions for machine learning, and also contributing code to the Google-led open source project, Kubeflow. Organizations running Kubeflow on the new UCS C480 deep learning server will benefit from consistent machine learning tools that work great both on-premises and on Google Cloud."
"The incorporation of NVIDIA's Tesla V100 Tensor Core GPUs into Cisco's new UCS server gives businesses in every industry a powerful new solution for advancing their AI initiatives," said Ian Buck, vice president and general manager of Accelerated Computing at NVIDIA. "With NVIDIA GPUs, AI models that had required weeks of computing resources, can now be trained in a few hours, enabling a whole new world of problems to be solved with AI."
"Our artificial intelligence and computer systems researchers are currently working on advanced GPU computing workload optimization solutions that aim to increase efficiency in deep learning and machine learning," said Aditya Akella, Professor, University of Wisconsin--Madison. "We look forward to testing the new Cisco UCS deep learning computing system. Our researchers are focused on evaluating the platform for research to improve the efficiency of training models in multi-tenant and shared usage scenarios. "
Availability
The Cisco UCS C480 ML M5 Rack Server builds on Cisco's portfolio of UCS B-Series, C-Series, and HyperFlex systems. It will be available to buy from Cisco partners in Q4 2018, along with a range of AI and ML support capabilities from Cisco Services that span analytics, deep-learning and automation.
سيسكو تكشف عن خوادم للذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي
دبي، الإمارات العربية المتحدة – 19 سبتمبر 2018 – تساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي بفتح آفاق جديدة للمؤسسات لتمكينها من حل المشاكل المعقدة. ولكنها إلى جانب ذلك تؤثر تأثيراً هائلاً على البنية التحتية وعمليات تقنية المعلومات في المؤسسة – حيث أن "4% فقط من مدراء تقنية المعلومات حول العالم لديهم مشاريع قيد الإنتاج تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي" وفقاً لمؤسسة غارتنر*. سيشهد هذا الرقم نمواً ضخماً خلال السنوات القليلة المقبلة، وحينها ستواجه دوائر تقنية المعلومات صعوبة كبيرة في إدارة كميات العمل الجديدة وأنماط الحركة الجديدة والعلاقات الجديدة مع العمل. ولمساعدة المؤسسات في مواجهة تلك التحديات الناشئة، تكشف سيسكو عن أولى خدماتها المصممة من الصفر لتناسب عمل الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي.
تعمل خدمة سيسكو UCS الجديدة على تسريع التعلم العميق، وهو شكل من أشكال التعلّم الآلي يعتمد على الحوسبة بشكل كبير ويستخدم الشبكات العصبية ومجموعات البيانات الكبيرة لتدريب أجهزة الحاسوب على القيام بالمهام المعقدة. يحتوي الخادم على وحدات معالجة رسومية فائقة القوة من NVIDA وهو مصمم لتسريع العديد من طبقات برمجيات التعلّم الآلي الأشهر حالياً. يمكن لعلماء البيانات والمطورين إجراء التجارب على التعلم الآلي على جهاز حاسوب محمول، ولكن التعلّم العميق على نطاق كبير يحتاج إلى قدرات أكبر بكثير للحوسبة – فالأمر يتطلب بنية لتقنية المعلومات تتسم بقدرتها على التعامل مع مجموعة ضخمة من البيانات والأدوات التي تستفيد من تلك البيانات وتستخدمها في التعلّم. ولهذا السبب تعمل سيسكو مع شركائها في المجال التكنولوجي للتحقق من جدوى أكثر أدوات التعلم الإلكتروني المعاصرة شيوعاً: وذلك للمساعدة في تبسيط عمليات التطبيق وتسريع الزمن اللازم للحصول على الأفكار والرؤى.
في تعليقه على الأمر قال رولاند أكرا، النائب الأول للرئيس والمدير العام لمجموعة أعمال مركز البيانات لدى سيسكو: "خلال السنوات القليلة الماضية، ستصبح التطبيقات التي تعمل بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي شائعة الاستخدام في المؤسسة – وفيما يساهم ذلك في حل العديد من مشاكل العمل المعقدة، فإنه سيؤدي في الوقت ذاته إلى نشوء تحديات جديدة لتقنية المعلومات. ستساهم الإضافة القوية إلى مجموعة UCS من سيسكو في تعزيز مبادرات الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من القطاعات. وبدأ عملاؤنا الذين يتمتعون بميزة الاطلاع المبكر على التقنيات الجديدة في القطاع المالي بالفعل بالتعرف إلى طرق تمكنهم من تحسين إمكانات الكشف عن الاحتيال وتعزيز التداول بالاستعانة بالخوارزميات. أما في قطاع الرعاية الصحية، فيبدي عملاؤنا اهتماماً بالحصول على أفكار وتشخيص أفضل، مما يعزز قدرات تصنيف الصور الطبية ويسرع اكتشاف الأدوية والأبحاث المتخصصة.
تعزيز الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
مع إضافة أجهزة UCS C480 ML الجديدة من سيسكو، أصبح بإمكان الشركة الآن توفير مجموعة كاملة من خيارات الحوسبة المصممة لكل مرحلة من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي. وبهذا يحصل العملاء على مزايا واسعة تغطي مختلف المراحل من جمع وتحليل البيانات قرب الحافة إلى إعداد البيانات والتدريب في مركز البيانات، وصولاً إلى الاستنباط الفوري الذي يمثل جوهر تقنية الذكاء الاصطناعي.
مصمم لعلماء البيانات والمطورين: يستخدم اليوم آلاف العملاء خدمةUCS من سيسكو لمساعدتهم في فهم البيانات الضخمة. وتستفيد خدمة سيسكو الجديدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خبرتها في نقل البيانات من الحافة إلى المركز وأبعد، لتتيح للعملاء استخلاص المزيد من المعلومات الاستقصائية من بياناتهم واستخدامها لاتخاذ قرارات أفضل وأسرع. ومن خلال مركز DevNet لمطوري الذكاء الاصطناعي و منظومة التبادل DevNet، تمنح سيسكو علماء البيانات والمطورين الأدوات والموارد التي تمكنهم من ابتكار جيل جديد من التطبيقات.
مصمم لتقنية المعلومات: تسهّل خدمةUCS على خبراء تقنية المعلومات إضافة التقنيات الجديدة إلى بيئتهم. ومن خلال تقنية Intersight من سيسكو، يتمتعون بميزة البساطة والانتشار التي تتسم بها إدارة الأنظمة عبر الحوسبة السحابية، مما يمكنهم من إتمام السياسة والعمليات لكامل البنية التحتية المحوسبة من البنية السحابية. ومن خلال تصاميم سيسكو المثبتة، يمكن فك الغموض المحيط بالتطورات السريعة في تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وبالتالي يستطيع خبراء تقنية المعلومات تطبيق تلك التقنيات بثقة على مستوى المؤسسة.
العمل ضمن منظومة: لا تعمل سيسكو لوحدها، بل تعمل من خلال نماذج الحوسبة متعددة البنى السحابية لتسهيل تطبيق البرمجيات ذات المصدر المفتوح على نطاق واسع، أينما كانت التطبيقات. فهي تثبت صحة بيئات التعلم الإلكتروني والبرمجيات مثل أناكوندا وكيوب فلو بالإضافة إلى حلول من كلاوديرا وهورنون ووركس على الخادم الجديد. وسيكون من السهل على عملاء UCS الذين يستخدمون كيوب فلو تطبيق أحمال العمل للذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على محرك غوغل كوبرنيتس، بحيث يستفيدون من قدرات الذكاء الاصطناعي في مقر المؤسسة أو في البنية السحابية.
اقتباسات الدعم:
قال ديفيد أرونتشيك، مدير المنتجات لدى غوغل كلاود: "نؤمن بأن قوة التعلم الآلي يجب أن تتاح لكافة المؤسسات سواء كان ذلك في مقر المؤسسة أو في البنية السحابية، ويسرنا أن نواصل جهودنا التعاونية مع سيسكو في هذا الصدد. يسعدنا أن نرى سيسكو تبتكر الحلول السحابية المدمجة للتعلم الآلي، فيما تساهم بفعالية في مشروع المصدر المفتوح "كيوب فلو" الذي تقوده جوجل. ستستفيد المؤسسات التي تشغّل كيوب فلو على أجهزة UCS C480 الجديدة من أدوات التعلم الآلي المتسقة التي تعمل بشكل رائع في مقر المؤسسة أو على بنية غوغل السحابية."
من جانبه قال إيان باك، نائب الرئيس والمدير العام للحوسبة المسرّعة لدى NVIDIA: "بفضل دمج وحدة المعالجة الرسومية Tesla V100 Tensor من NVIDIA في أجهزة UCS الجديدة من سيسكو، يمكن للمؤسسات في جميع القطاعات الاستفادة الحلول القوية والجديدة لتطوير مبادراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي. وبفضل وحدات المعالجة الرسومية من NVIDIA، أصبح بالإمكان الآن التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي خلال ساعات بعد أن كانت تحتاج إلى عدة أسابيع من موارد الحوسبة، مما يعني طيفاً جديداً تماماً من المشاكل التي يمكن حلّها بالذكاء الاصطناعي."
وبدوره قال أديتيا أكيلا، الأستاذ في جامعة ويسكونسن ماديسون: "يعمل باحثونا في مجال الذكاء الاصطناعي وأنظمة الحاسوب حالياً في تطوير حلول تحسين أحمال العمل لحوسبة وحدات المعالجة الرسومية المتطورة، والتي تهدف إلى تعزيز الكفاءة في مجال التعلم العميق والتعلم الآلي. نتطلع إلى اختبار نظام الحوسبة للتعلم العميق في UCS من سيسكو، ويركّز باحثونا على تقييم منصة الأبحاث لتحسين كفاءة نماذج التدريب في السيناريوهات متعددة الأطراف أو ذات الاستخدام المشترك."
التوفر
تستعمل خوادم UCS C480 ML M5 من سيسكو تقنيات مجموعة B-Series و C-Series و HyperFlex من سيسكو، وستتوفر للشراء من شركاء سيسكو في الربع الرابع من عام 2018 إلى جانب مجموعة من قدرات الدعم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خدمات سيسكو التي تتضمن إمكانات التحليل والتعلم العميق والأتمتة.
