SCHNELLERE VORHERSAGEN FÜR BESSERE ENTSCHEIDUNGEN
können aktuelle CPU-basierte Methoden die Komplexität und den Overhead erhöhen, was den Return on Investment verringert.

Durch die Nutzung der Leistung von beschleunigtem maschinellem Lernen können Unternehmen Datenwissenschaftlern die Werkzeuge an die Hand geben, die sie benötigen, um das Beste aus ihren Daten herauszuholen.
DIE HERAUSFORDERUNGEN DES MASCHINELLEN LERNENS
MODELLITERATION FÜGT ARBEITSAUFWAND HINZU
DOWNSAMPLING BEDEUTET WENIGER GENAUE MODELLE
MODELLE ZU PRODUZIEREN
IST MÜHSAM
IST MÜHSAM
DIE VORTEILE DES BESCHLEUNIGTEN MASCHINELLEN LERNENS
WENIGER WARTEN
Verbringen Sie weniger Zeit mit dem Warten auf die Beendigung von Prozessen und mehr Zeit mit dem Iterieren und Testen von Lösungen - mit einer Lösung, die 19-mal schneller ist als der CPU-basierte Industriestandard.
BESSERE ERGEBNISSE
Analysieren Sie Multi-Terabyte-Datensätze mit leistungsstarker Verarbeitung, um genauere Ergebnisse und schnellere Berichte zu erhalten.
KEINE REFAkTORIERUNG
Beschleunigen und skalieren Sie Ihre bestehende Data-Science-Toolchain, ohne neue Tools erlernen zu müssen und mit minimalen Codeänderungen.
WENIGER AUSGABEN
Holen Sie das Beste aus Ihrem Budget mit GPU-Beschleunigung heraus - mit einer Lösung, die 7-mal kostengünstiger ist als der CPU-basierte Industriestandard.
BESSERE ENTSCHEIDUNGEN
Nutzen Sie alle Ihre Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die Unternehmensleistung zu verbessern und die Kundenanforderungen besser zu erfüllen.
NAHTLOSE SKALIERUNG
Mühelose Skalierung von einem Desktop zu Multi-Node, Multi-GPU Clustern mit einer konsistenten, intuitiven Architektur.
WEITERENTWICKLUNG DES ÖKOSYSTEMS FÜR MASCHINELLES LERNEN
CUML MIT EINZELNEM GRAFIKPROZESSOR VS. SCIKIT-LEARN

Beschleunigte Rechenlösungen für maschinelles Lernen

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Workstations
