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Machine Learning Acelerado

Aumente la precisión del modelo e impacte directamente en los resultados con canales de machine learning altamente optimizados.

El machine learning ayuda a las empresas a comprender a sus clientes, crear mejores productos y servicios y mejorar las operaciones. Con la ciencia de datos acelerada, las empresas pueden iterar y producir soluciones más rápido que nunca, al tiempo que aprovechan conjuntos de datos masivos para refinar modelos para precisar la precisión.

Predicciones Más Rápidas para Mejores Decisiones

Las empresas utilizan el machine learning para mejorar sus productos, servicios y operaciones. Al aprovechar grandes cantidades de datos históricos, las empresas pueden crear modelos para predecir los comportamientos de los clientes y refinar los procesos internos. Si bien el machine learning proporciona un valor increíble a una empresa, los métodos actuales basados en CPU pueden agregar complejidad y gastos generales reduciendo 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 e ineficiencias tradicionales del machine learning desaparecen. Los científicos de datos ahora pueden realizar una iteración rápida de funciones, utilizar conjuntos de datos masivos para realizar predicciones de alta precisión y ofrecer soluciones generadoras 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 basadas en Java o Python más populares, lo que facilita el inicio rápido, ya sea en el cloud o en las instalaciones.

Al aprovechar el poder del machine learning acelerado, las empresas pueden capacitar a los científicos de datos con las herramientas que necesitan para aprovechar al máximo sus datos.

Los Desafíos del Machine Learning

La iteración del modelo agrega gastos generales

La iteración significa esperar a que regresen los resultados y gastar más en potencia informática. Si bien la iteración conduce a mejores resultados, los equipos de ciencia de datos a menudo limitan la iteración para entregar soluciones más rápido.

La reducción de resolución significa modelos menos precisos

Los equipos de ciencia de datos a menudo se encuentran reduciendo el muestreo de conjuntos de datos debido a limitaciones en la potencia de cálculo que conducen a resultados menos precisos y decisiones comerciales subóptimas.

Producir modelos es complicado

La entrega de modelos a producción consume mucho tiempo y es engorrosa, a menudo implica una refactorización sustancial del código, lo que aumenta el tiempo de ciclo y retrasa la generación de valor.

Los Beneficios del Machine Learning Acelerado

Científicos de Datos
Profesionales de Infraestructura de TI

Testing solutions with a solution that’s 19X faster than the CPU-based industry standard

Menos Espera

Dedique menos tiempo a esperar a que finalicen los procesos y más tiempo a iterar y probar soluciones para responder a los problemas comerciales actuales.

Analyze Multi-Terabyte Datasets with High Performance Processing

Mejores Resultados

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

Accelerate Existing Data Science Toolchain

Sin Refactorización

Acelere y escale su cadena de herramientas de ciencia de datos existente sin necesidad de aprender nuevas herramientas y cambios mínimos de código.

GPU-Acceleration with a solution that’s 7X more cost effective

Menos Gasto

Aproveche al máximo su budget con la aceleración de GPU en lugar de acumular costos comprando, implementando y administrando más CPU.

Leverage all of your data to make better business decisions

Mejores Decisiones

Aproveche todos sus datos para tomar mejores decisiones comerciales, mejorar el desempeño organizacional y satisfacer mejor las necesidades de los clientes.

Effortlessly Scale from a desktop to Multi-node & Multi-GPU clusters

Escalado Continuo

Escale sin esfuerzo desde un escritorio a clústeres de múltiples nodos y múltiples GPU con una arquitectura consistente e intuitiva.

Avanzando en el Ecosistema de Machine Learning

NVIDIA ofrece soluciones para acelerar las operaciones de machine learning de su empresa, ya sea que esté creando un nuevo modelo desde cero o ajustando el rendimiento de los procesos críticos de habilitación del negocio. NVIDIA ofrece soluciones que combinan hardware y software optimizados para el machine learning de alto rendimiento para facilitar a las empresas la generación de conocimientos esclarecedores a partir de sus datos. Con RAPIDS y NVIDIA CUDA, los científicos de datos pueden acelerar los procesos de machine learning en las GPU NVIDIA, lo que reduce las operaciones de machine learning como la carga, el procesamiento y el entrenamiento de datos de días a minutos. El poder de CUDA se puede aprovechar a través de lenguajes conocidos basados en Python o Java, lo que facilita comenzar con el machine learning acelerado.

CuML de una GPU frente a Scikit-learn

1x V100 vs. 2x 20 Core CPU

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. La integración con los principales frameworks de ciencia de datos como Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost y Numba, así como numerosos frameworks de deep learning, como PyTorch, TensorFlow y Apache MxNet, amplían la adopción y fomentan la integración con otros. A través de la aceleración de la GPU, las innovaciones del ecosistema de machine learning como la optimización de hiperparámetros (HPO) de RAPIDS y la Biblioteca de Inferencias Forestales (FIL) de RAPIDS están reduciendo las operaciones que antes consumían mucho tiempo a una cuestión de segundos.

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Empieze con RAPIDS en Amazon Web Services, ya sea que utilice SageMaker, EC2 o EKS.

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