Beschleunigtes
maschinelles Lernen

Steigern Sie die Modellgenauigkeit und beeinträchtigen Sie das Ergebnis durch hochoptimierte Pipelines für maschinelles Lernen.

Maschinelles Lernen unterstützt Unternehmen dabei, Ihre Kunden zu verstehen, bessere Produkte und Dienste zu entwickeln und Ihre Arbeitsabläufe zu verbessern. Dank beschleunigter Datenwissenschaft können Unternehmen Lösungen mithilfe von massiven Datensätzen schneller als je zuvor nutzen, um Modelle zu verfeinern und genau zu optimieren.

Schnellere Prognosen für fundiertere Entscheidungen

Vorteile des maschinellen Lernens von NVIDIA

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Ihre Produkte, Dienste und Arbeitsabläufe zu verbessern. Durch die Nutzung großer Mengen an historischen Daten können Unternehmen Modelle entwickeln, um das Kundenverhalten zu prognostizieren und interne Prozesse zu verfeinern. Maschinelles Lernen bietet einen unglaublichen Wert für ein Unternehmen. Aktuelle CPU-basierte Methoden können jedoch die Komplexität und den höheren Aufwand für Unternehmen noch weiter reduzieren.

Mit einer Plattform zur Beschleunigung der Datenwissenschaft, die optimierte Hard- und Software kombiniert, verschwinden traditionelle Komplexität und Ineffizienzen des maschinellen Lernens. Datenwissenschaftler können jetzt schnelle Iterationen durchführen, riesige Datensätze für hochpräzise Prognosen verwenden und mit Leichtigkeit wertschöpfende Lösungen für die Produktion liefern. Datenwissenschaftler können durch einige der beliebtesten Python- oder Java-basierten APIs problemlos auf Grafikprozessorbeschleunigung zugreifen, sodass ein schneller Start ganz einfach ist, sei es in der Cloud oder vor Ort.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von beschleunigtem maschinellem Lernen können es Unternehmen Datenwissenschaftlern mithilfe der notwendigen Tools ermöglichen, ihre Daten optimal zu nutzen.

Die Herausforderungen des maschinellen Lernens

Mehr Aufwand durch Modelliteration

Iteration bedeutet, darauf zu warten, dass Ergebnisse zurückgegeben werden und mehr für Rechenleistung zu investieren. Obwohl die Iteration zu besserem Ergebnis führt, schränken Datenwissenschaftsteams die Iteration häufig ein, um schneller Lösungen zu liefern.

Weniger genaue Modelle durch Herunterskalierung

Datenwissenschaftliche Teams müssen Datensätze aufgrund von Einschränkungen in der Rechenleistung häufig herunterskalieren, was zu weniger genauen Ergebnissen und suboptimalen Geschäftsentscheidungen führt.

Die Produktion von Modellen ist mühsam

Die Bereitstellung von Modellen für die Produktion ist unglaublich zeitaufwendig und umständlich. Oft sind damit umfangreiches Code-Refactoring, immer längere Zykluszeiten und verzögerte Wertschöpfung verbunden.

Die Vorteile von beschleunigtem maschinellem Lernen

  • Datenwissenschaftler
  • IT-Infrastrukturprofis
Testen von Lösungen mit einer Lösung, die 19-mal schneller ist als der CPU-basierte Branchenstandard

Weniger warten

Verbringen Sie weniger Zeit mit dem Warten auf die Fertigstellung von Prozessen und mehr Zeit mit dem Iterieren und Testen von Lösungen mit einer Lösung, die 19-mal schneller ist als der CPU-basierte Branchenstandard.

Analyse von Datensätzen mit mehreren Terabyte anhand von Hochleistungsverarbeitung

Bessere Ergebnisse

Analysieren Sie Datensätze mit mehreren Terabyte anhand von Hochleistungsverarbeitung, um Ergebnisse mit höherer Genauigkeit und schnellerer Berichterstattung zu erzielen.

Bestehende Toolchain für Datenwissenschaft beschleunigen

Kein Refactoring

Beschleunigen und skalieren Sie Ihre vorhandene Toolchain für Datenwissenschaft, ohne neue Tools und minimale Codeänderungen erlernen zu müssen.

Grafikprozessorbeschleunigung mit einer Lösung, die 7-mal kostengünstiger ist

Weniger Ausgaben

Mit Grafikprozessorbeschleunigung, die 7-mal kostengünstiger ist als der CPU-basierte Branchenstandard, können Sie das Beste aus Ihrem Budget herausholen.

Nutzen aller Ihrer Daten für bessere Geschäftsentscheidungen

Fundiertere Entscheidungen

Nutzen Sie alle Ihre Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die organisatorische Leistung zu verbessern und Kundenbedürfnissen besser gerecht zu werden.

Mühelos von einem Desktop auf Cluster mit mehreren Knoten und Grafikprozessoren skalieren

Nahtlose Skalierung

Skalieren Sie mühelos von einem Desktop auf Cluster mit mehreren Knoten und Grafikprozessoren – anhand von konsistenter, intuitiver Architektur.

Weiterentwicklung des Ökosystems für maschinelles Lernen

NVIDIA bietet Lösungen zur beschleunigten Durchführung von maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen an, egal ob Sie ein neues System erstellen oder die Leistung von kritischen, geschäftsfördernden Prozessen verfeinern. NVIDIA bietet Lösungen, die Hard- und Software für hochleistungsfähiges maschinelles Lernen kombinieren, um Unternehmen die Möglichkeit zu bieten, aus ihren Daten nützliche Erkenntnisse zu generieren. Mit RAPIDS und NVIDIA CUDA können Datenwissenschaftler die Pipelines für maschinelles Lernen auf NVIDIA-Grafikprozessoren beschleunigen und Vorgänge zum maschinellen Lernen wie Laden, Verarbeiten und Trainieren von Daten von Tagen auf wenige Minuten reduzieren. Die Leistung von CUDA lässt sich mithilfe vertrauter Python- oder Java-basierter Sprachen nutzen, sodass es einfach ist, mit beschleunigtem maschinellem Lernen zu beginnen.

cuML mit einzelnem Grafikprozessor vs. Scikit-learn

1 x v100 vs. 2 x CPU mit 20 Recheneinheiten

RAPIDS stellt die Grundlage für ein neues Hochleistungsökosystem für Datenwissenschaft und senkt die Einstiegsbarriere durch Interoperabilität. Die Integration in führende datenwissenschaftliche Frameworks wie Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost und Numba sowie zahlreiche Deep Learning Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Apache MxNet erweitern die Akzeptanz und fördern die Integration in andere. Durch Grafikprozessorbeschleunigung reduzieren Ökosysteminnovationen für maschinelles Lernen wie RAPIDS-Hyperparameteroptimierung (HPO) und RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) einst zeitaufwendige Vorgänge auf wenige Sekunden.

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Steigen Sie mit RAPIDS on Google Cloud ein, egal, ob Sie CloudAI oder DataProc verwenden.

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