HPE GreenLake AI/ML
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HPE GreenLake AI/ML ist der Teil für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen von HPE GreenLake, der Hybrid-Cloud-Plattform, die HPE für Unternehmenskunden betreibt. Das entscheidende Stück ist HPE Private Cloud AI, ein schlüsselfertiges Paket, das mit NVIDIA entwickelt wurde, um KI im Produktivbetrieb laufen zu lassen, ohne die Daten aus dem eigenen Haus zu geben. Es bringt die Rechenleistung, das Netzwerk und die Software von NVIDIA mit dem Speicher, den Servern und der GreenLake Cloud von HPE in einem integrierten Stack zusammen und legt die Lebenszyklusverwaltung darüber. Der Preis läuft über Verbrauch und nicht über einen festen Betrag pro Nutzer, also hängen die Kosten von der gewählten Konfiguration ab.
Über HPE GreenLake AI/ML
What Is HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake ist eine gemanagte Hybrid-Cloud-Plattform, und eine KI-Plattform für Hybrid Cloud ist genau das, was sie liefert: eine einzige Ebene für Ressourcen und für KI-Workloads. Sie lässt ein Unternehmen die eigene Infrastruktur mit einer Cloud-ähnlichen Oberfläche betreiben und verwalten und deckt Rechenleistung, Speicher, Netzwerk, Edge und Private Cloud an einer Stelle ab. KI und maschinelles Lernen sind kein separates Produkt, das man im Regal kauft. Sie sind eine Workload-Kategorie, die die Plattform bedient, und das Vehikel, das sie liefert, ist HPE Private Cloud AI.
Im Kern ist es eine private KI-Infrastruktur für Unternehmen. HPE Private Cloud AI ist eine schlüsselfertige Lösung, die im Rahmen des Programms NVIDIA AI Computing by HPE mit NVIDIA entwickelt wurde. Sie stellt die KI-Rechenleistung, das Netzwerk und die Software von NVIDIA neben den Speicher, die Rechenleistung und die GreenLake Cloud von HPE in einen einzigen integrierten Stack. Das Ziel ist eng umrissen: ein Unternehmen in Wochen statt Monaten von einer KI-Idee zu einem funktionierenden Produkt zu bringen. HPE vermarktet es als KI-Fabrik für private Workloads.
Was es von einem KI-Dienst in der Public Cloud trennt, ist die Kontrolle. Die Daten bleiben in der eigenen Umgebung, auch in Edge- und netzisolierten Szenarien. Für Teams in regulierten Branchen entscheidet das darüber, ob ein Projekt überhaupt möglich ist. HPE gibt an, dass eine integrierte KI-Plattform die Kosten gegenüber der Public Cloud um bis zu 60 % senken und eine Bereitstellung in unter 8 Stunden in Betrieb nehmen kann. Das sind Zahlen von HPE, also nimm sie als Ziele und nicht als Garantien.
Der Stack bringt eine vollständige Lebenszyklusverwaltung und vier Konfigurationsoptionen für unterschiedliche Anforderungen mit. Der Betrieb stützt sich auf den OpsRamp AI copilot, der Workloads und Automatisierung in der gesamten Umgebung überwacht. HPE wird im Gartner Magic Quadrant 2026 für Consumption-Services für Infrastrukturplattformen als Leader geführt.
Getting Started
- Definiere den KI-Workload und kläre den Bedarf an Datenhaltung, denn private KI wählt man, wenn Daten die eigene Umgebung nicht verlassen dürfen.
- Arbeite mit HPE oder einem Partner an der Dimensionierung einer der vier Konfigurationen und stimme Rechenleistung, Speicher und Netzwerk auf Modell und Trainingslast ab.
- Stelle den Stack bereit. HPE beschreibt die schlüsselfertige Installation als Aufgabe innerhalb derselben Woche, mit Angaben von unter 8 Stunden für die Infrastrukturschicht.
- Verbinde deine Modelle und Werkzeuge über die unterstützten Integrationswege: Model Context Protocol (MCP), Webhooks oder die APIs.
- Verwalte den laufenden Betrieb über GreenLake, mit dem OpsRamp AI copilot für Monitoring und Automatisierung.
- Wähle ein Verbrauchsmodell. GreenLake Flex Solutions lässt dich Workloads als nutzungsbasierten Service am eigenen Standort betreiben.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von HPE GreenLake AI/ML.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Unternehmen in regulierten Bereichen wie Finanzen und Gesundheit, die KI-Modelle auf sensiblen Datensätzen laufen lassen müssen, ohne sie in eine Public Cloud zu geben
- IT-Teams, die bereits HPE-Infrastruktur betreiben
- Plattform- und ML-Engineers, die einen freigegebenen Weg wollen
Aufgaben
- KI-Workloads im Produktivbetrieb mit privaten Daten ausführen
- Unternehmens-KI-Agenten bauen und skalieren
- Einen virtuellen Assistenten oder internen Copiloten bereitstellen
Szenarien
- Eine private KI-Region für ein compliancegebundenes Projekt aufbauen
- Einen verstreuten KI-Pilot in einem gemanagten Stack bündeln
- Einen KI-Workload als Service am eigenen Standort betreiben
Wichtigste Funktionen
Turnkey Private AI Stack Co-Developed With NVIDIA
Das Kernmerkmal ist die Integration selbst. Die KI-Rechenleistung, das Netzwerk und die Software von NVIDIA stehen neben dem Speicher, der Rechenleistung und der GreenLake Cloud von HPE als ein Paket. Man setzt keinen Stack aus losen Anbietern zusammen und hofft, dass die Teile miteinander sprechen. Dieser Ansatz aus einer Hand ist es, der das Etikett schlüsselfertig verdient. Für ein Team ohne tiefe Infrastrukturerfahrung senkt er die Zahl der Entscheidungen zwischen Kauf und Betrieb eines Modells.
Private Control of Data
Die Daten bleiben auf der eigenen Infrastruktur, auch in Edge- und netzisolierten Umgebungen. Das ist der Grund, warum die meisten Organisationen private KI einem öffentlichen Dienst vorziehen. Sensible und regulierte Daten überqueren nie eine Grenze, die man nicht kontrolliert. HPE nennt zudem Sicherheitsfunktionen wie Richtliniendurchsetzung und Unterstützung für Audit- und Compliance-Anforderungen, die direkt darauf einzahlen, wie regulierte Käufer Risiko bewerten.
Faster Time to Value
HPE baut den Auftritt um Wochen statt Monate und nennt eine Bereitstellung in unter 8 Stunden für die Infrastruktur. Die Zeit bis zum Nutzen ist die Kennzahl, die entscheidet, ob ein KI-Programm die Budgetprüfung übersteht. Eine wiederholbare, vorintegrierte Bereitstellung kürzt die lange Integrationsphase, die Projekte oft blockiert. Die Zahlen stammen von HPE, also prüfe, was auf deine Konfiguration zutrifft.
Model and Tool Freedom
Der Stack ist darauf ausgelegt, die Modelle zu betreiben, die man wählt, und neue zu ergänzen, ohne Bestehendes umzubauen. Diese Flexibilität zählt, weil sich die Modellauswahl schnell ändert. Man behält die Option, Modelle innerhalb eines einzigen gesteuerten Stacks zu tauschen oder zu ergänzen, statt die Umgebung neu aufzubauen, sobald ein besseres Modell auftaucht.
Full Lifecycle Management
Die Plattform deckt Bereitstellung, Betrieb und Skalierung ab, nicht nur die Erstinstallation. Die Lebenszyklusverwaltung ist es, die eine gemanagte Plattform von einem Haufen Hardware trennt. Workloads bleiben gesteuert, während sie wachsen, und die Umgebung bleibt konsistent, wenn sie sich ändern.
OpsRamp AI Copilot for Operations
Der OpsRamp AI copilot stützt die Betriebsschicht mit Monitoring und Automatisierung in der gesamten Umgebung. KI-Workloads fallen unordentlich aus und ziehen viel Ressourcen, also zählt automatisch erzeugte Einsicht darin, was läuft und warum. Er bindet die Betriebssicht an dieselbe Plattform, die den Workload ausführt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die Daten bleiben in der eigenen Umgebung, was ein reguliertes KI-Projekt überhaupt erst möglich macht.
- Der mit NVIDIA integrierte Stack nimmt viel Integrationsarbeit ab, sodass die Bereitstellung in Wochen statt Quartalen vorankommt.
- Die verbrauchsbasierten Optionen von HPE GreenLake Flex Solutions vermeiden einen großen Hardwarekauf im Voraus. GreenLake Flex Solutions lässt dich Workloads als Service am eigenen Standort betreiben, was zu Projekten passt, die sich nicht auf den Kauf der ganzen Hardware festlegen können.
- Die Unterstützung von MCP, Webhooks und APIs gibt Entwicklern mehr als einen Weg, vorhandene Werkzeuge anzubinden.
Nachteile
- Es gibt keine kostenlose Stufe und keinen veröffentlichten Preis, also beginnt jede Bereitstellung mit einem Angebot und einem Vertriebsgespräch.
- Es ist für Unternehmen gebaut; kleine Teams werden Umfang und Bindung als unverhältnismäßig zu ihrem Bedarf empfinden.
- Die Zahlen zu Kosteneinsparung und Bereitstellungszeit stammen aus dem Marketing von HPE und brauchen eine unabhängige Prüfung.
- Wer das Beste herausholen will, braucht etwas eigene Infrastrukturkompetenz, denn die Plattform ist ein Fundament und kein vollständig gemanagter Dienst.
Häufige Fragen
Es ist die Fähigkeit für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die über die Plattform HPE GreenLake geliefert wird, und ihr Hauptvehikel ist HPE Private Cloud AI. Dabei handelt es sich um einen schlüsselfertigen privaten KI-Stack, der mit NVIDIA entwickelt wurde und KI-Rechenleistung, Netzwerk, Speicher und Cloud-Software mit Lebenszyklusverwaltung bündelt, damit ein Unternehmen KI im Produktivbetrieb in der eigenen Umgebung laufen lassen kann.
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