Muchas organizaciones buscan infundir inteligencia artificial en su negocio, pero luchan por dónde empezar y cómo seleccionar el software, las herramientas y la plataforma que les ayudarán a ofrecer conocimientos rápidamente. El Kit de Inicio de IA de NVIDIA es todo lo que necesita para llevarlo desde la idea de IA hasta la aplicación implementada en una fracción del tiempo y el costo de las soluciones de bricolaje
Los sistemas NVIDIA DGX™ han sido implementados por miles de clientes en todo el mundo, incluidas nueve de las diez principales universidades mundiales y diez de las diez principales instituciones gubernamentales.
¿Sin data center? No hay problema. La NVIDIA DGX Station™ A100 proporciona un potente dispositivo de inteligencia artificial que simplemente se conecta a cualquier tomacorriente de pared estándar.
Nuestra creciente cartera de modelos, scripts y bibliotecas de IA permite a los científicos de datos centrarse en innovar en lugar de integrar.
El software certificado compatible con DGX hace que sus científicos de datos sean más productivos al automatizar las tareas secundarias y generar más ideas para implementarlas más rápidamente.
El conocimiento y la experiencia específicos del dominio de NVIDIA y nuestros socios lo ayudan a navegar por el camino desde el concepto hasta la producción.
Con DGX A100, la base fundamental para la infraestructura de IA escalable, su kit de inicio de IA puede convertirse en una infraestructura de IA escalable siempre que lo necesite.
— Vibhor Aggarwal, Jefe de Equipo Visual y HPC, Shell
NVIDIA Professional Services (NVPS) es un equipo de profesionales con experiencia que va desde el mantenimiento de sistemas pequeños y medianos hasta la construcción e instalación de algunas de las supercomputadoras más grandes del mundo. NVPS será su socio en su viaje de IA y brindará ayuda consultiva, desde la estrategia inicial hasta la arquitectura de datos y desde el desarrollo de modelos y MLOps hasta el soporte posterior a la implementación.
Muchas instituciones educativas buscan la IA para atraer las mentes y los recursos financieros necesarios para alcanzar sus objetivos. El Kit de Inicio de IA de NVIDIA para la Educación Superior permite a las instituciones superar los desafíos en torno a la integración y la gestión de la tecnología, al tiempo que garantiza que sus investigadores tengan acceso a las últimas tecnologías.
Lockheed Martin está utilizando sistemas DGX para entrenar datos de sensores a gran escala de flotas para mejorar la precisión de los modelos que predicen el estado de los activos. Con software y hardware optimizados especialmente diseñados para IA, experimentaron una aceleración 2 veces mayor en el tiempo de entrenamiento en comparación con los servidores basados en CPU, sin cambios en la arquitectura o el código.
Scotiabank está utilizando sistemas DGX para crear cuadros de mando que determinen el riesgo crediticio. Un experto en IA de NVIDIA identificó y agregó una función en XGBoost que producía cuadros de mando 6 veces más rápido con una sola GPU, algo que solía requerir 24 CPU, estableciendo un nuevo punto de referencia para el banco. La capacidad de aumentar la precisión mientras se mantiene la aplicabilidad del modelo ayuda a los buenos clientes a obtener los préstamos que necesitan.
El Instituto Wellcome Sanger está utilizando sistemas DGX para acelerar el análisis e identificar patrones únicos en las mutaciones que causan cáncer. Sus investigadores trabajaron con un experto en inteligencia artificial de NVIDIA para lograr una aceleración 50 veces mayor en su software de machine learning, SigProfiler. Usando sistemas DGX, pudieron analizar datos de 20,000 pacientes en un día, en comparación con el mes que solía tomar.
Domino's está utilizando sistemas DGX para entrenar modelos complicados, teniendo en cuenta variables como cuántos gerentes y empleados están trabajando, el número y la complejidad de los pedidos en proceso y las condiciones actuales del tráfico, y el tiempo de capacitación acelerado de tres días a menos de hora. Esto les permitió iterar más y aumentó la precisión de su modelo del 75 por ciento al 95 por ciento, lo que les ayudó a predecir mejor cuándo estarán listos los pedidos.
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