Prédiction et prévision

Modélisez, influencez et anticipez de nouvelles tendances avec les solutions de science des données accélérées par NVIDIA.

La prédiction et la prévision sont des outils à hautes performances qui aident les entreprises à modéliser de nouvelles tendances. Grâce à la science des données accélérée par NVIDIA, les entreprises peuvent traiter des jeux de données à grande échelle et les transformer en ressources à haut degré de précision au service des décisions axées sur les données.

Développer l’entreprise de demain, dès aujourd’hui

Walmart utilise des solutions accélérées par NVIDIA pour améliorer ses prévisions relatives aux stocks

L’adoption croissante de la science des données a popularisé le recours aux prédictions et aux prévisions au sein des entreprises, ce qui leur permet aujourd’hui d’exploiter des jeux de données historiques à grande échelle afin de générer des informations qui leur seront utiles à l’avenir.

Même si l’analyse prédictive offre une importante valeur ajoutée, la mise en place de modèles efficaces et précis demeure un processus complexe. Étant donné que les systèmes de prédiction ont intensivement recours aux données, les data scientists doivent souvent faire face à d’importants délais de calcul et à des cycles conséquents avec leurs implémentations basées sur le traitement CPU. Grâce à un écosystème de développement exhaustif regroupant aussi bien des solutions matérielles que logicielles, NVIDIA fournit des solutions d’accélération basées sur des solutions de science des données hautement populaires, de manière à résoudre des problèmes connus et à aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données.

Les défis de la prédiction et de la prévision

Chronophage


Générer des prédictions précises nécessite d’importants volumes de données. À mesure que les cas d’utilisation du Big Data continuent de croître, les performances CPU deviennent un facteur limitant. Ces limites augmentent les délais et les coûts.

Coûteux


Les entreprises font évoluer leur infrastructure pour réduire la durée des cycles de calcul. Les infrastructures CPU à grande échelle entraînent des coûts importants, ce qui réduit le retour sur investissement des entreprises axées sur les données.

Frustrant


La mise en œuvre d’un système de prédiction à grande échelle s’avère complexe. Elle nécessite généralement une refactorisation logicielle et des transferts de compétence entre les équipes, au risque de retarder significativement la génération de ressources.

Découvrez les avantages de la prédiction accélérée par GPU

  • Data Scientists
  • IT Infrastructure Professionals
Gérez des jeux de données à grande échelle

Délais raccourcis

Passez moins de temps à attendre la fin des processus et plus de temps à résoudre des problèmes complexes à l’aide de solutions capables de gérer des jeux de données à grande échelle.

Exploitez toutes vos données pour prendre des décisions plus avisées.

Meilleurs résultats

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

Utilisez vos outils favoris pour expérimenter, concevoir et produire des modèles

Pas de refactorisation

Utilisez vos outils favoris pour expérimenter, concevoir et produire des modèles, sans période d’apprentissage et en apportant des modifications minimes à votre code.

Réduisez les coûts d’infrastructure et l’empreinte des Data Centers

Retour sur investissement optimisé

Maximisez l’exploitation de vos données et votre investissement grâce à des solutions d’accélération qui réduisent les coûts d’infrastructure et l’empreinte des Data Centers.

Développez votre entreprise de manière à prospérer sur des marchés d’avenir

Décisions plus avisées

Générez des ressources à haut degré de précision grâce à vos données pour mieux comprendre les tendances actuelles, et développez votre entreprise de manière à prospérer sur des marchés d’avenir.

Passez facilement de l’expérimentation à la production

Évolutivité totale

Passez facilement de l’expérimentation à la production grâce à des outils capables de s’adapter facilement au passage d’un PC portable à un cluster multi-GPU et multi-nœuds à grande échelle.

Solutions NVIDIA complètes pour la science des données

NVIDIA fournit des solutions capables d’accélérer les prédictions au sein de votre entreprise, que ce soit pour concevoir de nouveaux modèles en partant de zéro ou ajuster des processus décisifs pour votre développement commercial. En développant les logiciels et le matériel de manière holistique, NVIDIA propose des solutions de qualité professionnelle qui facilitent la génération de ressources et la mise en œuvre de modèles pour aider les entreprises à optimiser leurs services opérationnels et le service client. Avec RAPIDS™ et CUDA®, les data scientists peuvent accélérer les pipelines de prédiction et de prévision sur les GPU de NVIDIA, ce qui fait passer le délai d’exécution des opérations telles que l’entraînement, le chargement et le traitement des données de plusieurs jours à quelques minutes seulement. Les solutions de calcul accéléré de NVIDIA peuvent être exploitées via des langages familiers basés sur Python ou Java, ce qui simplifie les premiers contacts avec la science des données accélérée par GPU.

Accélérez facilement votre chaîne d’outils pour la science des données

Tirez parti du calcul accéléré pour l’apprentissage automatique et le Deep Learning sans avoir à appréhender de nouveaux outils.

Tirez parti du calcul accéléré pour l’apprentissage automatique et le Deep Learning

RAPIDS fait office de base pour un nouvel écosystème à hautes performances en science des données

Ce nouvel écosystème facilite le déploiement de la science des données grâce à une meilleure interopérabilité. Les intégrations 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 au sein de l’écosystème en sciences des données. 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

Nos clients obtiennent des résultats fantastiques

Alors qu’un plus grand nombre d’entreprises se tournent vers la science des données pour optimiser et affiner leurs activités, certaines des sociétés les plus innovantes obtiennent des résultats fantastiques grâce aux solutions de science des données accélérées par NVIDIA. En adoptant le calcul accéléré, les entreprises peuvent traiter des volumes croissants de données, réduire les coûts d’infrastructure de manière significative et, au final, mieux servir leurs clients.

Walmart Labs

Walmart est l’une des plus grandes entreprises mondiales de vente au détail. Afin d’améliorer le service apporté à ses clients et de mieux répondre à leurs attentes, Walmart doit stimuler l’innovation dans l’ensemble de l’entreprise. Walmart Labs est le groupe d’experts qui alimente cette innovation. 

Walmart Labs s’appuie sur la science des données pour prédire avec précision les besoins relatifs aux stocks de ses milliers de magasins dans le monde entier. Même si les activités commerciales de Walmart ont toujours été très efficaces, l’utilisation conjointe de RAPIDS et des GPU de NVIDIA a amélioré les performances de prédiction d’environ 1,3 %, ce qui a permis à Walmart de faire des économies substantielles et de fournir à davantage de clients ce dont ils ont besoin.

 Tirez parti du calcul accéléré sans vous former à de nouveaux outils commerciaux (11 juillet 2019).

100x
 

20x

Rapidité accrue
de l’entraînement des modèles



Réduction massive
des coûts de calcul

 

100x
 

20x

Rapidité accrue
de l’ingénierie des fonctionnalités



Rapidité accrue
de l’entraînement des modèles

Des millions de dollars économisés grâce à l’optimisation des processus de prévision

100x
 

97 %

Rapidité accrue
de l’entraînement des modèles



Réduction massive
des coûts de calcul

 

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97 %

Rapidité accrue
de l’entraînement des modèles

 


Réduction massive
des coût de calcul

 

Des résultats plus précis et moins coûteux au service des clients

Capital One

Capital One s’est toujours définie comme une entreprise axée sur les données. Pour mieux servir ses clients, Capital One a réalisé une importante transformation commerciale, délaissant son statut de banque qui utilise la technologie pour devenir une entreprise technologique qui fournit des services bancaires.

Dans le cadre de cette transformation, Capital One a adopté la science des données. Pour mettre en œuvre sa culture axée sur les données, Capital One a adopté RAPIDS, Dask et les GPU de NVIDIA, améliorant ainsi considérablement les performances et le retour sur investissement pour l’ensemble de ses opérations de prédiction. En ayant fait confiance à la science des données accélérée par NVIDIA, Capital One dispose aujourd’hui des outils requis pour « changer la banque durablement ».

Voir session de la GTC 2020 : Mise en œuvre évolutive de PyData avec Dask et RAPIDS chez Capital One (17:47)
Capital One

Capital One s’est toujours définie comme une entreprise axée sur les données. Pour mieux servir ses clients, Capital One a réalisé une importante transformation commerciale, délaissant son statut de banque qui utilise la technologie pour devenir une entreprise technologique qui fournit des services bancaires.

Dans le cadre de cette transformation, Capital One a adopté la science des données. Pour mettre en œuvre sa culture axée sur les données, Capital One a adopté RAPIDS, Dask et les GPU de NVIDIA, améliorant ainsi considérablement les performances et le retour sur investissement pour l’ensemble de ses opérations de prédiction. En ayant fait confiance à la science des données accélérée par NVIDIA, Capital One dispose aujourd’hui des outils requis pour « changer la banque durablement ».

Voir session de la GTC 2020 : Mise en œuvre évolutive de PyData avec Dask et RAPIDS chez Capital One (17:47)

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de l’entraînement des modèles


Réduction massive
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Des résultats plus précis et moins coûteux au service des clients

Apprenez à accélérer vos pipelines de prédiction et de prévision avec RAPIDS.

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Solutions de calcul accéléré pour la prédiction et la prévision

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