LA CONDUCCIÓN MÁS SEGURA COMIENZA EN EL CENTRO DE DATOS

El desarrollo y entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas rápidamente es decisivo para ofrecer sistemas de percepción de gran precisión para vehículos autónomos. Pero esto exige una infraestructura capaz de entrenar miles de horas de datos y millones de imágenes con deep learning e inteligencia artificial, además del etiquetado de cientos de miles de imágenes.

ENTRENAMIENTO ACELERADO CON COMPUTACIÓN DE IA

Para crear el futuro de los vehículos autónomos se necesita una infraestructura de computación de alto rendimiento y eficiencia energética para la IA. La clave del éxito es optimizar la carga de datos para el entrenamiento y funcionamiento de estos vehículos sin comprometer la seguridad. Cuanta más información puedan recopilar y procesar los automóviles, más rápido y mejor podrá la IA aprender y tomar decisiones.

El escalado del centro de datos con sistemas NVIDIA® DGX basados en la GPU es la mejor manera de crear una infraestructura de IA que puede ofrecer vehículos autónomos y seguros a los consumidores. NVIDIA DGX-1 es un superordenador de IA que simplifica el entrenamiento y la gestión de algoritmos de deep learning. Ofrece una velocidad de entrenamiento tres veces mayor que otros sistemas con GPU y funciona desde el primer momento.

Estos sistemas líderes del sector hacen algo más que permitir el desarrollo rápido de modelos a escala. DGX se traduce en un ahorro drástico en la infraestructura de deep learning e IA, al reemplazar cientos de servidores de CPU, a la vez que es 60 veces más pequeño y 18 veces más eficiente en el consumo de energía.

  • Experimenta con mayor rapidez, entrena modelos más grandes y obtén información desde el primer día.
  • Mejora la innovación en IA con una plataforma abierta y completa que se extiende desde tu mesa hasta el centro de datos y el vehículo.
  • Racionaliza y acelera el flujo de trabajo con las herramientas de IA y los marcos de trabajo de deep learning más populares en la actualidad, ya sea en escenarios reales o en NVIDIA GPU Cloud (NGC).

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