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Acelerado
Aprendizaje automático

Aumenta la precisión de los modelos y afecta directamente a la línea de nivel inferior con canales de aprendizaje automático muy optimizados.

El aprendizaje automático ayuda a las empresas a comprender a sus clientes, crear mejores productos y servicios y mejorar las operaciones. Con una ciencia de datos acelerada, las empresas pueden iterar y realizar la producción de soluciones más rápido que nunca y aprovechar al mismo tiempo conjuntos de datos masivos para refinar modelos para determinar la precisión.

Predicciones más rápidas para mejores decisiones

Ventajas del aprendizaje automático de NVIDIA

Las empresas utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus productos, servicios y operaciones. Al aprovechar grandes cantidades de datos históricos, las empresas pueden crear modelos para predecir los comportamientos del cliente y mejorar los procesos internos. Aunque el aprendizaje automático proporciona un valor increíble a la empresa, los métodos actuales basados en la CPU pueden añadir complejidad y sobrecarga que reducen el retorno de la inversión para las empresas.

Con una plataforma de aceleración de ciencia de datos que combina hardware y software optimizados, las complejidades tradicionales y las ineficiencias del aprendizaje automático desaparecen. Los científicos de datos ahora pueden realizar una rápida iteración de las funciones, utilizar conjuntos de datos masivos para predicciones muy precisas y ofrecer soluciones de generación de valor a la producción con facilidad. Los científicos de datos pueden acceder fácilmente a la aceleración de la GPU a través de algunas de las API de Python o basadas en Java más populares, lo que facilita empezar a trabajar con rapidez tanto en la nube como en local.

Al aprovechar la potencia del aprendizaje automático acelerado, las empresas pueden dotar a los científicos de datos de las herramientas que necesitan para obtener el máximo de sus datos.

Los desafíos del aprendizaje automático

La iteración del modelo añade sobrecarga

La iteración significa esperar a que se devuelvan resultados y gastar más la potencia de computación. Aunque la iteración conduce a mejores resultados, los equipos de ciencia de datos suelen limitar la iteración para ofrecer soluciones más rápidamente.

La disminución de resolución significa modelos menos precisos

Los equipos de ciencia de datos suelen disminuir los conjuntos de datos a causa de las limitaciones de potencia de computación, lo que hace que los resultados sean menos precisos y las decisiones de negocio deficientes.

Los modelos de producción son arduos

La oferta de modelos a la producción es increíblemente lenta y laboriosa, por lo general implica una refactorización sustancial del código, un aumento del tiempo de ciclo y el retraso de la generación de valores.

Las ventajas del aprendizaje automático acelerado

Científicos de datos
Profesionales de la infraestructura de TI

Soluciones de prueba con una solución que es 19 veces más rápida que el estándar de la industria basado en la CPU

Menos espera

Emplea menos tiempo esperando que finalicen los procesos y más tiempo en las soluciones de iteración y de prueba con una solución 19 veces más rápida que el estándar del sector basado en CPU.

Analizar 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.

Acelera el 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.

Menos gasto

Saca el máximo partido de tu presupuesto con la aceleración de la GPU con una solución que es 7 veces más rentable que el estándar del sector basado en CPU.

Mejores decisiones

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

Escala sin esfuerzo desde un ordenador de sobremesa a clústeres de múltiples nodos y multi-GPU

Escalado perfecto

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

Cómo avanzar el ecosistema de aprendizaje automático

NVIDIA ofrece soluciones para acelerar las operaciones de aprendizaje automático de tu negocio, ya sea que estés creando un nuevo modelo desde cero o ajustando el rendimiento de procesos críticos que permiten el negocio. NVIDIA proporciona soluciones que combinan hardware y software optimizado para el análisis de datos de alto rendimiento a fin de facilitar a las empresas la tarea de generar información clarificadora a partir de sus datos. Con RAPID y NVIDIA CUDA, los científicos de datos pueden acelerar las canalizaciones del aprendizaje automático en las GPU NVIDIA, reduciendo las operaciones como la carga de datos, el procesamiento y la formación de días a minutos. La potencia de CUDA se puede aprovechar a través de conocidos lenguajes como Python o basados en Java, lo que facilita empezar a trabajar con el aprendizaje automático acelerado.

GPU única cuML frente a Scikit-learn

1x V100 frente a 2 CPU de 20 núcleos

RAPIDS proporciona una base para un nuevo ecosistema de ciencia de datos de alto rendimiento y reduce la barrera de entrada a través de la interoperabilidad. Las integraciones con los principales entornos de trabajo de ciencia de datos como Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost y Numba, así como numerosos entornos de deep learning como PyTorch, TensorFlow y Apache MxNet, amplían la adopción y fomentan la integración con otros. A través de la aceleración de GPU, innovaciones del ecosistema de aprendizaje automático como la optimización de hiperparámetros RAPIDS (HPO) y la biblioteca RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) están reduciendo a segundos operaciones que llevaban mucho tiempo.

Más información sobre RAPIDS

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Empieza con RAPIDS en Google Cloud tanto si usas CloudAI como DataProc.

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Empieza a usar RAPIDS en Microsoft Azure tanto si usas AzureML como para otras instancias.

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