Apprentissage automatique
accéléré

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 pour prendre des décisions plus avisées, optimiser vos performances organisationnelles et satisfaire au mieux les besoins de vos clients.

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

Évolutivité totale

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 à même d’accélérer les opérations d’apprentissage automatique de votre entreprise, que ce soit pour construire un nouveau modèle en partant de zéro ou pour optimiser les performances de procédures commerciales essentielles. NVIDIA fournit des solutions matérielles et logicielles spécialement optimisées pour l’apprentissage automatique à hautes performances afin de permettre aux entreprises d’obtenir des ressources profitables à partir de leurs données. Avec RAPIDS et NVIDIA CUDA, les data scientists peuvent accélérer les pipelines d’apprentissage automatique sur les GPU de NVIDIA, ce qui fait passer le délai d’exécution des opérations d’apprentissage automatique telles que l’entraînement, le chargement et le traitement des données de plusieurs jours à quelques minutes seulement. 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. L’intégration avec des frameworks majeurs en science des données tels qu’Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost et Numba, mais aussi avec de nombreux frameworks de Deep Learning tels que PyTorch, TensorFlow et Apache MxNet, favorisent l’adoption et encouragent une intégration plus poussée. Grâce à l’accélération GPU, les innovations réalisées dans l’écosystème de l’apprentissage automatique, telles que l’optimisation des hyperparamètres (HPO) dans RAPIDS et la bibliothèque d’inférence Forest (FIL) de RAPIDS, permettent d’exécuter des opérations autrefois chronophages en quelques secondes seulement.

En savoir plus sur RAPIDS

Accélérez vos workflows d’apprentissage automatique dans le Cloud

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

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

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

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