Machine learning
accelerato

Aumenta l'accuratezza dei modelli e agisci direttamente sul fatturato con flussi di machine learning altamente ottimizzati.

Il machine learning aiuta le aziende a comprendere i clienti, a creare prodotti e servizi migliori e a potenziare le operazioni. Con la scienza dei dati accelerata, le aziende possono eseguire iterazioni e produrre soluzioni più velocemente che mai, sfruttando enormi set di dati per perfezionare i modelli rendendoli più precisi.

Previsioni più veloci per prendere decisioni più efficaci

Vantaggi di NVIDIA Machine Learning

Le aziende usano il machine learning per migliorare i prodotti, i servizi e le operazioni. Sfruttando grandi quantità di dati cronologici, le aziende possono creare modelli per prevedere i comportamenti dei clienti e perfezionare i processi interni. Sebbene il machine learning fornisca un valore incredibile alle imprese, i metodi attuali basati su CPU possono aumentare la complessità e il carico di gestione riducendo il ROI.

Con una piattaforma di accelerazione della scienza dei dati che combina hardware e software ottimizzati, le complessità tradizionali e le inefficienze del machine learning scompaiono. Gli esperti di dati possono ora eseguire iterazioni rapide delle funzionalità, utilizzare set di dati voluminosi per previsioni altamente accurate e fornire più facilmente soluzioni efficaci negli ambienti di produzione. Gli esperti di dati possono accedere facilmente all'accelerazione con GPU tramite alcune delle API più diffuse basate su Python o Java, accelerando l'attuazione dei progetti sia nel cloud sia in locale.

Sfruttando la potenza del machine Learning accelerato, le aziende possono dotare gli esperti degli strumenti necessari per sfruttare al massimo i dati.

Le sfide del machine learning

L'iterazione dei modelli aumenta il carico di gestione

Eseguire iterazioni significa attendere i risultati e utilizzare più potenza di calcolo. Sebbene l'iterazione determini risultati migliori, i team di scienza dei dati limitano spesso l'iterazione per accelerare le soluzioni.

Downsampling significa modelli meno accurati

I team di scienza dei dati spesso si vedono costretti a limitare il campionamento (downsampling) dei set di dati a causa delle limitazioni della potenza di calcolo, il che genera risultati meno accurati e decisioni aziendali non ottimali.

Realizzare modelli accurati per la produzione è un'impresa ardua

La capacità di fornire modelli alla produzione include una serie di attività molto complesse e dispendiose che spesso comportano sostanziali riscritture del codice che allungano i cicli e ritardano la generazione di valore.

I vantaggi del machine learning accelerato

  • Esperti di dati
  • Professionisti dell'infrastruttura IT
Test delle soluzioni con un sistema 19 volte più veloce rispetto allo standard di settore basato su CPU

Meno attesa

Riduci l'attesa e dedica più tempo all'iterazione e al test delle soluzioni con un sistema 19 volte più veloce rispetto allo standard di settore basato su CPU.

Analizzare set di dati multi-terabyte con il calcolo ad alte prestazioni

Risultati migliori

Analizza set di dati multi-terabyte con calcolo ad alte prestazioni per ottenere risultati migliori in termini di accuratezza e reporting più rapido.

Accelerare gli strumenti esistenti per la scienza dei dati

Nessuna riscrittura

Accelera e ridimensiona gli strumenti esistenti per la scienza dei dati senza dover apprendere nuove tecnologie e con modifiche minime al codice.

Accelerazione con GPU con una soluzione 7 volte più economica

Meno spesa

Ottieni il massimo dal tuo budget con l'accelerazione con GPU con una soluzione 7 volte più conveniente rispetto allo standard di settore basato su CPU.

Sfrutta tutti i tuoi dati per prendere decisioni aziendali migliori

Decisioni più efficaci

Sfrutta tutti i tuoi dati per prendere decisioni aziendali più efficaci, migliorare le prestazioni organizzative e soddisfare al meglio le esigenze dei clienti.

Scalabilità senza sforzo da desktop a cluster multi-nodo e multi-GPU

Scalabilità fluida

Scalabilità senza sforzo da desktop a cluster multi-nodo e multi-GPU con un'architettura coerente e intuitiva.

Migliorare l'ecosistema di machine learning

NVIDIA offre soluzioni per accelerare le operazioni di machine learning della tua azienda, che tu stia costruendo un nuovo modello da zero o ottimizzando le prestazioni dei processi critici del business. NVIDIA offre soluzioni che combinano hardware e software ottimizzati per il machine learning ad alte prestazioni, per semplificare la generazione di informazioni che gettano luce sui dati. Con RAPIDS e NVIDIA CUDA, gli esperti di dati possono accelerare i flussi di machine learning su GPU NVIDIA, riducendo i tempi di operazioni come il caricamento, l'elaborazione e il training dei dati da giorni a pochi minuti. La potenza di CUDA può essere sfruttata con i linguaggi Python o Java, il che rende semplice iniziare con il machine learning accelerato.

Single-GPU cuML / Scikit-learn

1 CPU V100 / 2 Core

RAPIDS fornisce le basi per un nuovo ecosistema di scienza dei dati ad alte prestazioni e riduce gli ostacoli iniziali grazie all'interoperabilità. L'integrazione con i principali framework di scienza dei dati come Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost e Numba, nonché numerosi framework di deep learning, come PyTorch, TensorFlow e Apache MxNet, favoriscono l'adozione e incoraggiano l'integrazione. L'accelerazione basata su GPU, le innovazioni dell'ecosistema di machine learning come l'ottimizzazione degli iperparametri di RAPIDS (HPO) e la libreria per inferenze RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) riducono i tempi delle operazioni a pochi secondi.

Accelera il machine learning nel cloud oggi stesso

Amazon Web Services

Inizia subito con RAPIDS su Amazon Web Services utilizzando SageMaker, EC2s o EKS

Google Cloud

Inizia subito con RAPIDS su Google Cloud utilizzando CloudAI o DataProc.

Microsoft Azure

Inizia subito con RAPIDS su Microsoft Azure utilizzando AzureML o altre istanze

Soluzioni di calcolo accelerato per il machine learning

PC

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Inizia con il tuo progetto di machine learning.

Workstation

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Una nuova gamma di workstation per la scienza dei dati.

Data center

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Sistemi IA per la produzione aziendale.

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