HPE rachète Determined AI pour optimiser l’IA sur ses HPC

Hewlett Packard Enterprise a renforcé lundi son portefeuille dédié à l’intelligence artificielle avec l’acquisition de Determined AI, une startup basée à San Francisco et spécialisée dans l’optimisation de l’entraînement de modèles de machine learning et de deep learning.

Le PDG de HPE, Antonio Neri, affirme que l’achat de Determined AI permettrait aux clients de déployer des modèles d’entraînement de machine learning et de deep learning « prêts à l’emploi » dans des systèmes à grande échelle par le biais des systèmes de calcul haute performance (HPC) de Cray, une entreprise achetée par HPE en 2019. Le dirigeant s’avance sans doute un peu trop sur la notion de prêt à l’emploi, mais la convergence entre les marchés de l’IA et du HPC semble naturelle.

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« Nous dominons actuellement le marché du HPC », vante Antonio Neri, « et nous pensons pouvoir renforcer cette position. »

Selon le PDG, le manque d’expertise et la préparation extensive des données avant de pouvoir architecturer et exécuter des algorithmes sont deux des plus grands défis auxquels les clients sont confrontés, avec l’IA et le deep learning. Placé au-dessus de l’environnement de programmation de Cray pour la simulation et la modélisation de l’IA, la technologie de Determined AI pourrait faciliter ce travail et permettre aux clients de se concentrer sur les usages et la valeur commerciale à en tirer, selon Antonio Neri.

Fondée en 2017, Determined AI a lancé une plateforme d’apprentissage profond open source en 2020. La startup propose également une offre commerciale adressée aux équipes souhaitant entraîner des modèles à plus grande échelle. Cela fait deux ans que l’équipement n’avait pas mis la main au portefeuille pour une solution de traitement de données. HPE avait racheté BlueData et le décrié MapR en 2019 pour finalement former le catalogue de logiciels Ezmeral (composés d’Ezmeral Container Platform – la distribution Kubernetes de HPE –, Data Fabric, IT Ops & Automation et d’Ezmeral ML Ops).

Un complément naturel au catalogue Ezmeral

Justement, Chirag Dekate, vice-président et analyste chez Gartner, considère que Determined AI complète les technologies BlueData et MapR, qui constituent respectivement le cœur des offres Ezmeral Machine Learning Ops et Ezmeral Data Fabric de HPE. Le groupe aurait là un solide portefeuille de produits pour attirer les entreprises souhaitant déployer des algorithmes de machine learning en mode hybride ou multicloud.

« Les entreprises accélèrent leur opérationnalisation de l’IA et construisent des plateformes d’orchestration et d’automatisation pour leurs modèles », affirme Chirag Dekate. « Et ce que vous commencez à voir émerger dans la stratégie de HPE, c’est un écosystème de bout en bout qui s’aligne assez bien avec cette vision. »

Selon l’analyste, Determined AI dissocie le développement du modèle de l’infrastructure sous-jacente et permet aux entreprises de recourir aux ressources de leur choix, qu’elles soient sur site, dans le cloud ou une combinaison des deux. Grâce au logiciel Determined AI, des équipes de data scientists doivent pouvoir travailler côte à côte en utilisant les frameworks TensorFlow, PyTorch et Keras pour développer des applications d’IA sur un pool d’infrastructure partagé, explique-t-il.

« Lorsque les entreprises se lancent dans une initiative d’IA, elles ont tendance à former de petites équipes dédiées à un ou deux projets », affirme Chirag Dekate. « Mais à mesure que les organisations arrivent à maturité, elles travaillent sur plusieurs dizaines de projets en même temps dans de nombreux cas, et elles ont une équipe de data scientists qui travaillent sur leurs propres projets dans un espace collaboratif. »

Selon Chirag Dekate, de par ses capacités, Determined AI se distinguait des 70 ou 80 startups présentes sur le marché de l’IA. Il cite les fonctionnalités du logiciel Determined AI telles que le partage de clusters et la gestion des ressources, la recherche et l’optimisation automatisées des hyperparamètres pour aider les développeurs à identifier les bons modèles plus rapidement et plus efficacement, ainsi que l’enregistrement et le suivi des expérimentations via un tableau de bord central.

« Comme pour toute acquisition, nous allons surveiller de très près l’intégration du produit et la manière d’exposer les capacités unifiées aux utilisateurs finaux », anticipe l’analyste chez Gartner. « Mais franchement, Determined AI est assez complémentaire de HPE Ezmeral ML Ops, et je pense que vous les verrez collaborer assez bien l’un avec l’autre. »

HPE doit réduire les coûts du machine learning (ou contenir les traitements sur ses machines)

En clair, Determined IA est un spécialiste de l’optimisation des modèles et de la distribution des calculs. Il promet surtout d’accélérer les traitements, de tirer « davantage » des ressources GPU et CPU, et conçoit même une fonctionnalité pour déployer des modèles sur des NAS, l’équipement de choix pour accueillir des traitements en périphérie. Determined IA intéresse notamment GitLab dans le cadre du développement de sa stratégie IA.

« L’équipe Determined AI est connue pour ses études intéressantes sur les aspects pratiques de l’IA, comme l’optimisation et le déploiement de modèles d’apprentissage profond en production. »
Kashyap KompellaPDG et analyste en chef, RPA2AI Research

En revanche, précisons que la startup ne propose pas une plateforme de data science à proprement parler ; sa collection d’outils est utilisée avant la mise en production de modèles de machine learning, à des fins de réductions de coût. De la sorte, HPE évite de se mettre en porte-à-faux avec ses partenaires, dont H2O.ai et Dataiku.

Kashyap Kompella, PDG et analyste en chef de RPA2AI Research, considère que la prise de Determined AI est une « bonne acquisition ciblée » pour HPE qui concorde bien avec ses stratégies HPC et cloud. Il ajoute que HPE est un leader dans le segment HPC dont les clients ont tendance à préférer le modèle de cloud privé, où HPE tente d’imposer ses offres GreenLake as-a-service.

« Alors qu’une grande partie de la recherche académique sur l’IA se concentre sur l’amélioration des méthodes et des modèles d’IA, l’équipe Determined AI est connue pour ses études intéressantes sur les aspects pratiques de l’IA, comme l’optimisation et le déploiement de modèles d’apprentissage profond en production », confirme Kashyap Kompella.

Selon l’analyste de RPA2AI Research, les modèles de machine learning sont de plus en plus nombreux et consommateurs de ressources IT, d’où la nécessité de disposer d’une infrastructure de type HPC. Les coûts peuvent atteindre des millions de dollars à mesure que les spécificités techniques de la formation et du déploiement des modèles d’IA deviennent plus complexes.

« Avec la technologie de Determined AI, HPE doit chercher à réduire ces factures pour ses clients », conclut-il.

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