Análisis de datos de alto rendimiento

Itera en grandes conjuntos de datos, implementa modelos con mayor frecuencia y reduce el coste total de la propiedad.

Tradicionalmente, los flujos de trabajo de análisis de datos han sido lentos y engorrosos, ya que dependen de la computación de la CPU para la preparación, el entrenamiento y la implementación de los datos. La ciencia de datos acelerada puede aumentar drásticamente el rendimiento de los flujos de trabajo de análisis completo, lo que acelera la generación de valor mientras reduce los costes.

Tecnología de transformaciones con resultados inmediatos

Desafíos del sector

  • La preparación de los datos es un proceso complejo y lento que consume la mayor parte del tiempo de un científico de datos.

  • La iteración lleva mucho tiempo lo que se traduce en un análisis menos sólido. 

  • La disminución de resolución de los conjuntos de datos conlleva unos resultados poco eficientes.

Las empresas utilizan el análisis para comprender sus datos e impulsar las decisiones empresariales. Aunque los análisis de datos han desencadenado grandes posibilidades, el procesamiento y el análisis de datos tradicionales basados en la CPU han aumentado la sobrecarga y la complejidad añadida a las operaciones empresariales, lo que disminuye el retorno de la inversión. La ciencia de datos acelerada inicia una nueva era de análisis de datos, lo que permite a las organizaciones y a los profesionales aprovechar al máximo sus datos y su infraestructura.

La ciencia de datos acelerada ofrece mejoras en el flujo de trabajo de análisis de datos completo, tanto si se transforman los datos para el consumo empresarial como si se visualizan datos a escala de terabytes para comprender un dominio problemático en particular. Los profesionales de la información pueden aprovechar las GPU NVIDIA fácilmente con su conjunto de herramientas preferido, lo que aporta la potencia de la informática de alto rendimiento a la organización con una curva de aprendizaje mínima.

Al aprovechar la potencia del análisis de datos de alto rendimiento, las empresas pueden atender mejor a sus clientes, desarrollar productos con mayor rapidez y habilitar innovaciones en toda la empresa.

Rendimiento de alta velocidad en Big Data

Los resultados muestran que las GPU ofrecen un ahorro espectacular de tiempo y costes relacionados con problemas de análisis de Big Data a pequeña y gran escala. Con API conocidas como Pandas y Dask, a escala de 10 terabytes, RAPIDS funciona hasta 20 veces más rápido en las GPU que la línea base de CPU superior. Con tan solo 16 sistemas NVIDIA DGX A100 para obtener el rendimiento de 350 servidores basados en CPU, la solución de NVIDIA es siete veces más rentable y ofrece un rendimiento de nivel HPC.

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Rendimiento de alta velocidad en Big Data

Ventajas del análisis acelerado

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de datos
  • Profesionales de TI y DevOps
Dedicar menos tiempo a esperar a que finalicen los procesos

Menos espera

Dedica menos tiempo a esperar a que finalicen los procesos y más tiempo a realizar iteraciones y pruebas de soluciones para responder a los problemas empresariales en cuestión.

Conjuntos de datos de varios terabytes con procesamiento de alto rendimiento

Mejores resultados

Analiza conjuntos de datos de varios terabytes con procesamiento de alto rendimiento para conseguir resultados de mayor precisión e informes más rápidos.

Sin refactorización: escala tu conjunto de herramientas de ciencia de datos existente

Sin refactorización

Acelera y escala tu conjunto de herramientas de ciencia de datos existente sin necesidad de aprender nuevas herramientas y con cambios de código mínimos.

Ofrecer conjuntos de datos de alta calidad más rápidos que faciliten la tarea de los profesionales

Procesamiento más rápido

Realiza un vuelco mediante transformaciones de datos a gran escala y ofrece conjuntos de datos de alta calidad más rápidos que faciliten la tarea de los profesionales y permitan realizar operaciones en toda la organización.

Compartir fácilmente la memoria del dispositivo a través de un gran número de bibliotecas de análisis populares

Gran interoperabilidad

Comparte fácilmente la memoria del dispositivo a través de un gran número de bibliotecas de análisis populares para evitar operaciones largas y costosas de copia de datos.

Utilizar los formatos de datos

Sin refactorización

No desperdicies innumerables horas convirtiendo los archivos de un formato a otro, utiliza los formatos de datos que mejor se adapten a tu organización.

Sacar el máximo partido del presupuesto con la aceleración de la GPU

Menos gasto

Saca el máximo partido de tu presupuesto con la aceleración de la GPU en lugar de acumular los costes de compra, implementación y administración de más CPU.

Aprovechar todos los datos para tomar decisiones empresariales acertadas

Mejores decisiones

Aprovecha todos tus datos para tomar decisiones empresariales acertadas, mejorar el rendimiento de la organización y satisfacer mejor las necesidades del cliente.

Escalar fácilmente desde un ordenador de escritorio a varios nodos

Escalado perfecto

Escala fácilmente desde un ordenador de escritorio a clústeres de varios nodos y varias GPU con una arquitectura intuitiva y coherente.

Análisis acelerados de extremo a extremo con NVIDIA

NVIDIA ofrece soluciones para acelerar todo el flujo de trabajo de análisis de extremo a extremo, tanto si tu organización necesita reducir el tiempo de procesamiento de las canalizaciones ETL como acelerar un flujo de trabajo de aprendizaje automático a gran escala. NVIDIA y sus partners ofrecen soluciones para ejecutar flujos de trabajo de ciencia de datos desde el portátil hasta la nube, así como locales con sistemas certificados por NVIDIA. Esta soluciones combinan hardware y software optimizado para el análisis de datos de alto rendimiento a fin de facilitar a las empresas la tarea de sacar el máximo partido de sus datos. Con NVIDIA CUDA y el conjunto de software de código abierto RAPIDS, los profesionales de datos pueden acelerar las canalizaciones de análisis en las GPU NVIDIA, lo que reduce de días a minutos el tiempo que se tarda en realizar operaciones de análisis de datos como la carga, el procesamiento y el entrenamiento de los datos. La potencia de CUDA se puede aprovechar a través de conocidos lenguajes como Python o basados en Java, lo que hace que empezar a trabajar con los análisis acelerados resulte muy fácil.

Del aprendizaje automático al deep learning: todo en la GPU

Del aprendizaje automático al deep learning: todo en la GPU

Preparación de datos + ETL

Realiza un vuelco mediante canalizaciones ETL a escala de terabytes en GPU NVIDIA con RAPIDS + Spark 3.0 o Dask para equipar a tus profesionales con conjuntos de datos de alta calidad.

Entrenamiento

Desarrolla, itera y perfecciona los modelos de negocio para apoyar tus operaciones con RAPIDS cuML y Dask.

Visualizar

Consigue una profunda comprensión de tus datos a través de visualizaciones masivas con RAPIDS + Plotly Dash.

Inferencia

Genera información empresarial rápidamente para reforzar las operaciones y la toma de decisiones con RAPIDS FIL.

Soluciones de análisis acelerado desde el escritorio hasta el centro de datos

PC

Da tus primeros pasos en el aprendizaje automático.

Estaciones de trabajo

Una nueva generación de estaciones de trabajo para ciencia de datos

Centro de datos

Sistemas de IA para producciones empresariales.

Nube

Aprendizaje automático versátil y acelerado.

Descubrir todo el valor de Big Data con el poder de la IA

Descarga nuestro nuevo libro electrónico, "Accelerating Apache Spark 3.x – Leveraging NVIDIA GPUs to Power the Next Era of Analytics and AI" (Aceleración de Apache Spark 3.x: aprovechamiento de las GPU Nvidia para impulsar la nueva era de análisis e IA), para obtener más información sobre la próxima evolución en Apache Spark.