HPE MLDE에 대해

HPE MLDE(Hewlett Packard Enterprise Machine Learning Development Environment)는 AI 모델의 학습 및 개발을 위한 통합 소프트웨어 플랫폼이다. HPE가 제공하는 HPC(High Performance Computing) 및 AI 인프라와 잘 통합되며, 특히 대규모 딥러닝 모델의 분산 학습, 협업 개발, 실험 추적 등을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 솔루션이다. 그러면 MLDE에 대해 핵심만 한 번 정리해 보았다.

1. HPE MLDE의 개요

• 주요 목적: AI/ML 모델의 개발, 학습, 추적, 배포 준비까지의 전 과정을 지원
• 타겟 사용자: 연구자, 데이터 사이언티스트, MLOps 팀, AI 개발자 등

2. HPE MLDE의 핵심 특징

기능 영역	설명
분산 학습 지원	Horovod, PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP 등 다양한 프레임워크 기반의 대규모 멀티-GPU/멀티노드 학습 지원
워크플로우 자동화	실험 실행, 체크포인트 저장, 자동 롤백 등 학습 파이프라인을 효율적으로 관리
ML 실험 추적(Experiment Tracking)	학습한 모델의 하이퍼파라미터, 로그, 결과 등을 자동 저장 및 비교 분석
컨테이너 기반 실행 환경	Kubernetes 기반으로 격리된 환경에서 실험을 병렬로 실행 가능 (HPE Ezmeral 통합 가능)
협업 기능	여러 사용자가 하나의 프로젝트 내에서 실험, 코드, 리소스를 공유 가능
UI 및 API 제공	직관적인 Web UI와 Python SDK를 통해 손쉽게 실험을 정의하고 실행 가능
온프레미스 & 클라우드 통합	HPE Cray 시스템, Superdome Flex, GreenLake 등과 통합해 하이브리드 AI 개발 환경 구축 가능

3. 고객에게 어필할 수 있는 주요 가치

고객 가치	설명
시간 절약	반복 실험 자동화, 체크포인트 및 리소스 재활용으로 개발 주기 단축
리소스 최적화	GPU 자원 할당 최적화, 분산 학습 효율 향상
보안성 확보	온프레미스 환경에서 내부 데이터를 활용해 안전하게 AI 개발 가능
협업 효율성	다양한 팀원이 동일 프로젝트에서 협업하며, 변경 이력 및 결과를 추적 가능
투자 보호	기존 HPE 인프라(HPC, Cray, GreenLake 등)와의 통합으로 ROI 극대화