Ускоренное
машинное обучение

Повысьте точность моделей и улучшите финансовые результаты с помощью оптимизированных конвейеров машинного обучения.

Машинное обучение помогает компаниям лучше понять своих клиентов, создавать более качественные продукты и услуги, а также оптимизировать рабочие процессы. Благодаря ускоренному анализу данных компании могут выполнять итерации и разрабатывать решения быстрее, чем когда-либо, используя большие наборы данных для усовершенствования моделей и более высокой точности.

Быстрое прогнозирование для более эффективных решений

Преимущества машинного обучения NVIDIA

Компании используют машинное обучение для улучшения своих продуктов, услуг и рабочих процессов. Используя большие объемы исторических данных, компании могут создавать модели для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации внутренних процессов. Хотя машинное обучение расширяет возможности для компаний, современные методы вычислений на CPU могут вызвать сложности и увеличить расходы, снижая окупаемость инвестиций для бизнеса.

Платформа для ускорения анализа данных, сочетающая оптимизированное аппаратное и программное обеспечение, устраняет привычные сложности и неэффективность машинного обучения. Специалисты по data science теперь могут проводить быстрые итерации, использовать большие наборы данных для высокоточного прогнозирования и разрабатывать полезные решения для упрощения производственного процесса. Специалисты по data science легко получают доступ к ускорению GPU с помощью самых популярных API на базе Python или Java, что позволяет быстро начать работу на облачных или локальных системах.

Благодаря возможностям ускоренного машинного обучения компании могут предоставить специалистам по data science необходимые инструменты для использования всего потенциала данных.

Сложности машинного обучения

Длительные итерации

Итерации требуют значительных временных и вычислительных ресурсов. Хотя итерации обеспечивают лучшие результаты, специалисты по data science создают меньше версий для более быстрой разработки решений.

Менее точные модели

Специалисты по data science зачастую уменьшают наборы данных из-за ограничений вычислительной мощности, что ведет к менее точным результатам и неоптимальным решениям для бизнеса.

Трудоемкая разработка моделей

Создание моделей для производства — это невероятно трудоемкий и длительный процесс, который часто требует значительной переработки кода, а также увеличивает длительность цикла и время генерации значений.

Преимущества ускоренного машинного обучения

  • Специалисты по data science
  • Специалисты в сфере IT
Тестирование с решением, которое в 19 раз быстрее традиционных на базе CPU

Меньше ожидания

Ускорьте завершение процессов и используйте свободное время для итерации и тестирования с решением, которое в 19 раз быстрее традиционных на базе CPU.

Анализ многотерабайтных наборов данных благодаря высокопроизводительной обработке

Лучшие результаты

Анализируйте многотерабайтные наборы данных благодаря высокопроизводительной обработке, чтобы получать более точные результаты и быстрее предоставлять отчеты.

Ускорение существующего набора инструментов для анализа данных

Без изменений кода

Ускорьте и масштабируйте существующий набор инструментов для анализа данных без изучения новых инструментов и минимальных изменений кода.

Ускорение на GPU с решением, которое в 7 раз экономичнее

Снижение затрат

Используйте бюджет эффективнее при помощи ускорения на GPU с решением, которое в 7 раз экономичнее традиционных на базе CPU.

Используйте все данные для принятия более взвешенных решений

Более взвешенные решения

Используйте весь потенциал данных для принятия более взвешенных решений, повышения производительности и соответствия потребностям клиентов.

Простое масштабирование для любых устройств: от настольного ПК до многоузловых кластеров с несколькими GPU

Простое масштабирование

Простое масштабирование для любых устройств: от настольного ПК до многоузловых кластеров с несколькими GPU и единой, интуитивно понятной архитектурой.

Развитие экосистемы машинного обучения

NVIDIA предлагает решения для ускорения машинного обучения как для создания моделей с нуля, так и для повышения производительности важнейших процессов в вашей компании. NVIDIA предоставляет оптимизированные программно-аппаратные решения для высокопроизводительного машинного обучения, позволяющие компаниям извлекать информацию из своих данных. С помощью RAPIDS и NVIDIA CUDA специалисты по data science могут использовать ускорение графических процессоров NVIDIA и сократить с нескольких дней до нескольких минут время выполнения задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка данных и обучение моделей. Для доступа к возможностям CUDA можно использовать знакомые языки на основе Python или Java, что позволяет просто начать работу с ускоренным машинным обучением.

Сравнение Single-GPU cuML и Scikit-learn

Сравнение V100 и двух 20-ядерных процессоров

RAPIDS создает основу для новой высокоэффективной экосистемы для анализа данных и снижает порог вхождения благодаря совместимости. Интеграция с ведущими фреймворками для анализа данных, такими как Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost и Numba, а также со многими фреймворками глубокого обучения, например PyTorch, TensorFlow и Apache MxNet, расширяет возможности применения и обеспечивает интеграцию с другими системами. Благодаря ускорению на GPU такие инновации в экосистеме машинного обучения, как оптимизация гиперпараметров (HPO) и RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL), сокращают трудоемкие операции до нескольких секунд.

Подробнее о RAPIDS

Ускорьте машинное обучение в облаке прямо сейчас

Amazon Web Services

Работайте с RAPIDS на Amazon Web Services, независимо от того, используете ли вы SageMaker, EC2s или ЕKS

Подробнее
Google Cloud

Работайте с RAPIDS в Google Cloud, независимо от того, используете ли вы CloudAI или DataProc.

Подробнее
Microsoft Azure

Работайте с RAPIDS на Microsoft Azure, независимо от того, используете ли вы AzureML или другие инстансы

Подробнее

Ускоренные вычислительные решения для машинного обучения

ПК

ПК

Начните работу с алгоритмами машинного обучения.

Подробнее
Рабочие станции

Рабочие станции

Новое поколение рабочих станций для data science.

Подробнее
Дата-центр

Дата-центр

Системы ИИ для создания корпоративных решений.

Подробнее
Облачные платформы

Облачные платформы

Универсальное ускоренное машинное обучение

Подробнее

Узнайте больше о перспективах больших данных с ИИ

Скачайте новую брошюру «Ускорение Apache Spark 3.0. Использование графических процессоров NVIDIA для обеспечения новой эры аналитики и ИИ», чтобы узнать больше о следующих инновациях в Apache Spark.

Скачать брошюру
Продукты
Технологии
Программное обеспечение
Материалы