Maschinelles Lernen hilft Unternehmen, eine detailliertere Sichtweise ihrer Kunden zu erhalten, um maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Unternehmen profitieren darüber hinaus mittels künstlicher Intelligenz von reibungslosen Abläufen in den Produktions- und Lieferketten. Mit der Beschleunigung in der Datenwissenschaft, können Unternehmen Lösungen schneller als je zuvor iterieren und produktiv platzieren. Gleichzeitig können Sie riesige Datensätze nutzen, um Modelle bis auf den Punkt genau zu verfeinern.
SCHNELLERE VORHERSAGEN FÜR BESSERE ENTSCHEIDUNGEN
Während maschinelles Lernen einen unglaublichen Wert für ein Unternehmen darstellt,
können aktuelle CPU-basierte Methoden die Komplexität und den Overhead erhöhen, was den Return on Investment verringert.
können aktuelle CPU-basierte Methoden die Komplexität und den Overhead erhöhen, was den Return on Investment verringert.
Mit einer Data-Science-Beschleunigungsplattform, die optimierte Hardware und Software kombiniert, verschwinden die traditionellen Komplexitäten und Ineffizienzen des maschinellen Lernens. Datenwissenschaftler können nun schnelle Feature-Iterationen durchführen, massive Datensätze für hochpräzise Vorhersagen nutzen und wertschöpfende Lösungen mühelos in die Produktion überführen. Datenwissenschaftler können über einige der gängigsten Python- oder Java-basierten APIs einfach auf GPU-Beschleunigung zugreifen, was einen schnellen Einstieg ermöglicht - egal ob in der Cloud oder On-Premise.
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.
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
Iteration bedeutet, auf Ergebnisse zu warten und mehr Rechenleistung zu verbrauchen. Obwohl Iteration zu besseren Ergebnissen führt, schränken Data-Science-Teams die Iteration oft ein, um Lösungen schneller zu liefern.
DOWNSAMPLING BEDEUTET WENIGER GENAUE MODELLE
Data-Science-Teams sehen sich häufig mit Downsampling von Datensätzen konfrontiert, weil die Rechenleistung begrenzt ist, was zu weniger genauen Ergebnissen und suboptimalen Geschäftsentscheidungen führt.
MODELLE ZU PRODUZIEREN
IST MÜHSAM
IST MÜHSAM
Die Übergabe von Modellen an die Produktion ist unglaublich zeitaufwändig und mühsam und erfordert oft ein umfangreiches Code-Refactoring, was die Zykluszeit erhöht und die Wertschöpfung verzögert.
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
NVIDIA bietet Lösungen zur Beschleunigung des maschinellen Lernens in Ihrem Unternehmen, ganz gleich, ob Sie ein neues Modell von Grund auf erstellen oder die Leistung geschäftskritischer Prozesse feinabstimmen möchten. NVIDIA bietet Lösungen, die Hardware und Software kombinieren, die für hochleistungsfähiges maschinelles Lernen optimiert sind, um es Unternehmen einfach zu machen, aufschlussreiche Erkenntnisse aus ihren Daten zu generieren. Mit RAPIDS und NVIDIA CUDA können Datenwissenschaftler Machine-Learning-Pipelines auf NVIDIA-Grafikprozessoren beschleunigen und so Machine-Learning-Vorgänge wie das Laden, Verarbeiten und Trainieren von Daten von Tagen auf Minuten reduzieren. Die Leistung von CUDA kann durch vertraute Python- oder Java-basierte Sprachen genutzt werden, was den Einstieg in das beschleunigte maschinelle Lernen erleichtert.
CUML MIT EINZELNEM GRAFIKPROZESSOR VS. SCIKIT-LEARN
1 x v100 vs. 2 x CPU mit 20 Recheneinheiten
RAPIDS stellt die Grundlage für ein neues Hochleistungsökosystem für Datenwissenschaft dar. und senkt die Einstiegsbarriere durch Interoperabilität. Die Integration in führende datenwissenschaftliche Frameworks wie Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost und Numba sowie zahlreiche Deep Learning Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Apache MxNet erweitern die Akzeptanz und fördern die Integration in andere. Durch Grafikprozessorbeschleunigung reduzieren Ökosysteminnovationen für maschinelles Lernen wie RAPIDS-Hyperparameteroptimierung (HPO) und RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) einst zeitaufwendige Vorgänge auf wenige Sekunden.
Beschleunigte Rechenlösungen für maschinelles Lernen
PC
Mit maschinellem Lernen vertraut machen.
Workstations
Neuartige Workstations für die Datenwissenschaft.
Cloud & Rechenzentrum
KI-Systeme für Unternehmensproduktion.