Apprentissage automatique accéléré par GPU

Augmentez la précision de vos modèles et améliorez directement vos résultats avec des pipelines d’apprentissage automatique hautement optimisés.

L’apprentissage automatique aide les entreprises à mieux comprendre leurs clients, à concevoir de meilleurs produits ou services et à améliorer leurs opérations. Grâce à l’accélération de la science des données, les entreprises peuvent effectuer des itérations et produire des solutions plus vite que jamais, tout en exploitant d'imposants jeux de données afin d’optimiser la précision de leurs modèles.

Prévisions plus rapides pour une prise de décision plus avisée

Avantages de l’apprentissage automatique avec NVIDIA

Les entreprises ont recours à l’apprentissage automatique pour améliorer leurs produits, leurs services et leurs opérations. En exploitant une grande quantité de données historiques, les entreprises peuvent élaborer des modèles capables d'anticiper les comportements des clients et d'affiner les processus internes. Si l’apprentissage automatique apporte une véritable plus-value aux entreprises, les méthodes actuelles, basées sur le traitement CPU, peuvent ajouter de la complexité et réduire leur retour sur investissement.

Grâce à une plateforme d’accélération pour les workflows de science des données combinant matériel et logiciel optimisés, les défauts de complexité et d'inefficacité traditionnellement constatés dans les workflows d’apprentissage automatique disparaissent. Les data scientists peuvent désormais réaliser plus rapidement des itérations de fonctionnalité, utiliser des jeux de données complexes pour faire des prévisions d’une grande précision et fournir facilement des solutions de production génératrices de valeur ajoutée. Les data scientists peuvent accéder facilement à l’accélération GPU via les API Python ou Java les plus populaires afin de faciliter une mise en œuvre rapide, que ce soit dans le Cloud ou sur site.

Grâce à la puissance incomparable de l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent offrir aux data scientists les outils dont ils ont besoin pour tirer le meilleur parti de leurs données.

Les défis de l’apprentissage automatique

L’itération de modèles augmente les coûts

Les procédures d'itération engendrent un délai d'attente pour les résultats et, par conséquent, des dépenses additionnelles en puissance de calcul. Si l'itération améliore les résultats, les équipes de science des données sont contraintes de l'utiliser avec modération pour fournir des solutions plus rapidement.

Le downsampling réduit la précision des modèles

Les équipes spécialisées en science des données sont souvent contraintes de downsampler des jeux de données à cause d'une puissance de calcul limitée, ce qui engendre des résultats moins précis débouchant sur des prises de décision peu optimales.

La production de modèles est fastidieuse

La fourniture de modèles pour la production peut s’avérer incroyablement chronophage et fastidieuse, étant donné qu'elle implique une refactorisation significative du code, ce qui augmente la durée du cycle de développement et retarde la génération de valeur ajoutée.

Les avantages de l’apprentissage automatique accéléré par GPU

  • Data scientists
  • Professionnels de l’infrastructure informatique
Testez vos applications à l’aide d’une solution 19 fois plus rapide que les normes du secteur basées sur CPU.

Délais raccourcis

Passez moins de temps à attendre la complétion des processus, et plus de temps à réaliser et tester des solutions avec une solution 19 fois plus rapide que les normes du secteur basées sur CPU.

Analysez des jeux de données de plusieurs téraoctets avec un traitement haute performance

Meilleurs résultats

Analysez des jeux de données de plusieurs téraoctets avec des capacités de calcul haute performance pour générer des résultats plus précis et des rapports plus rapides.

Accélérez votre chaîne d'outils existante pour la science des données

Pas de refactorisation

Accélérez et adaptez votre chaîne d'outils existante pour la science des données sans devoir vous familiariser avec de nouveaux outils et en apportant des modifications minimes au code.

Accélération GPU avec une solution 7 fois plus économique

Réduction des coûts

Préservez votre budget grâce à l’accélération GPU avec une solution 7 fois plus rentable que les normes du secteur basées sur CPU.

Exploitez toutes vos données de manière à prendre des décisions plus avisées.

Décisions plus avisées

Exploitez toutes vos données de manière à prendre des décisions plus avisées, à optimiser vos performances organisationnelles et à satisfaire au mieux les besoins de vos clients.

Passez facilement d’un PC de bureau à un système multi-GPU et multi-nœuds

Évolution fluide

Passez facilement d’un PC de bureau à un système multi-GPU et multi-nœuds grâce à une architecture cohérente et intuitive.

Évolution de l'écosystème d’apprentissage automatique

NVIDIA propose des solutions d'accélération pour les opérations d’apprentissage automatique de votre entreprise, qu’il s’agisse de concevoir un tout nouveau modèle ou d’affiner les performances des processus d’entreprise cruciaux. NVIDIA fournit des solutions matérielles et logicielles spécialement optimisées pour des workflows d’apprentissage automatique à hautes performances afin de permettre aux entreprises de générer facilement des ressources précieuses à partir de leurs données. Grâce à RAPIDS et à NVIDIA CUDA, les data scientists peuvent accélérer les pipelines d'apprentissage automatique sur les GPU NVIDIA, réduisant de plusieurs jours à quelques minutes les opérations d’apprentissage automatique telles que le chargement, le traitement et l’entraînement des données. La puissance de CUDA peut être exploitée via des langages à hautes performances basés sur Python ou Java, ce qui simplifie la mise en œuvre de l’apprentissage automatique accéléré par GPU.

CuML à GPU unique ou Scikit-learn

1x V100 ou 2x CPU à 20 cœurs

RAPIDS fournit une base solide pour la démocratisation d'un nouvel écosystème de science des données à hautes performances, tout en réduisant les obstacles à sa mise en œuvre grâce à son interopérabilité. Son intégration à des frameworks de science des données à la pointe de l’industrie comme Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost et Numba, ainsi qu'à de nombreux frameworks de Deep Learning comme PyTorch, TensorFlow ou Apache MxNet, facilitent son adoption et favorisent son intégration à d’autres technologies. Grâce à l’accélération GPU, des innovations en matière d’écosystèmes d’apprentissage automatique comme l'optimisation des hyperparamètres (HPO) de RAPIDS et la bibliothèque d’inférence RAPIDS Forest (FIL) traitent en quelques secondes des opérations auparavant chronophages.

Accélérez vos workflows d’apprentissage automatique dans le Cloud

Amazon Web Services

Déployez RAPIDS sur Amazon Web Services, que vous utilisiez SageMaker, EC2s ou EKS

Google Cloud

Déployez RAPIDS sur Google Cloud, que vous utilisiez CloudAI ou DataProc

Microsoft Azure

Déployez RAPIDS sur Microsoft Azure, que vous utilisiez AzureML ou d’autres instances

Solutions de calcul accéléré pour l’apprentissage automatique

PC

PC

Démarrez avec l’apprentissage automatique.

Stations de travail

Stations de travail

Découvrez un nouveau type de stations de travail pour la science des données.

Data Center

Data Center

Utilisez de nouveaux systèmes d’IA pour la production en entreprise.

Cloud

Cloud

Appréciez la polyvalence de l'apprentissage automatique accéléré par GPU.

Optimisez vos workflows Big Data grâce à la puissance incomparable de l’IA

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