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KI für Unternehmen mit Vorkenntnissen

entmystifizierung der künstlichen intelligenz

entdecken sie die grundlagen des machine learnings,
deep learnings und erforschen sie innovationen der ki

Unternehmen werden zunehmend Datengesteuert, indem sie Markt- und Umfelddaten erfassen, Analytik und maschinelles Lernen einsetzen um komplexe Muster zu erkennen und Veränderungen zu erkennen, und Vorhersagen treffen, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken. Datengesteuert zu sein, ist heute ein wesentlicher Bestandteil jeder führenden Industrie. Infolgedessen müssen moderne datengesteuerte Unternehmen eine Flut von Daten verwalten. Und die Rate, mit der wir weiterhin Daten erzeugen, wächst exponentiell mit der weit verbreiteten Einführung von Sensoren - von Videokameras und Smartphones bis hin zu Fertigungssensoren und mehr.
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Als Beispiele sind hervorzuheben:

Beschleunigung der KI-Umwandlung und des damit verbundenen Return on Investment (ROI) der KI
Steigerung der Produktivität in der Datenwissenschaft und Verkürzung der Zeit,
​​​​​​​die für Prototypen, Schulungen, Tests und die Bereitstellung von Modellen im Maßstab
Aufbau industrialisierter, mechanisierter KI-Workflows, die "MLOps"
​​​​​​​in einer modernen Unternehmensumgebung ermöglichen
Verkürzung der Time-to-Insight mit einer auf NVIDIA-Plattformen (DGX, EGX) aufgebauten Infrastruktur

MARKTDYNAMIK

KATALYTIK

Die Verfügbarkeit von Open-Source-Software für Datenanalyse und maschinelles Lernen im großen Maßstab Mitte der 2000er Jahre löste die große Datenrevolution aus. Große Unternehmen aus riesigen Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Logistik, haben die Datenanalyse eingeführt, um ihre Wettbewerbsfähigkeit, Reaktionsfähigkeit und Effizienz zu verbessern. Im Laufe der Zeit haben sie entdeckt, dass ein paar Prozentpunkte unter dem Strich Milliarden von Dollar einbringen können. Unternehmen können die neue KI-Technologie bei der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache für Sprach-zu-Text- und Übersetzungstools, Empfehlungssysteme zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses und des Konsums von Inhalten sowie ein verbessertes Lieferkettenmanagement vom Lager bis zum Geschäft nutzen.

PROBLEM

Um aus diesen Daten Erkenntnisse ziehen zu können, benötigen Unternehmen erhebliche Rechenleistung und die richtigen Tools und Algorithmen für ihre Teams, von der IT-Abteilung bis hin zu den Entwicklern. Heute müssen Führungskräfte mehr denn je ihr Unternehmen umgestalten und gleichzeitig einen positiven ROI und eine skalierbare Infrastruktur sicherstellen.

ÜBERLEGUNG UND BEWERTUNG: VON DER ENTWICKLUNG BIS ZUM EINSATZ ODER AI END-TO-END

Jedes Unternehmen muss sich mit der Kraft der KI verändern, um die Kundenbeziehungen zu verbessern, die Lieferketten zu rationalisieren und bessere Ergebnisse für die Patienten zu erzielen. Während die meisten Unternehmen wissen, dass sie in KI investieren müssen, um ihre Zukunft zu sichern, kämpfen viele mit der Strategie und Plattform, die den Erfolg ermöglichen kann.

Während das Tempo der KI-Investitionen zunimmt, finden sich immer mehr Unternehmen dabei wieder, Entwicklungssilos in ihrer gesamten Organisation zu schaffen, die außerhalb der IT eingesetzt werden und den CapEx/OpEx vorantreiben. Diese Ausbreitung der "Schatten-KI" behindert die Entwicklung von Talenten und den Austausch von Best Practices, verbraucht Ressourcen in exponentiellem Tempo und verzögert die Zeit bis zur Einsicht. Dieser Ansatz, der oft von Entwicklern außerhalb der IT-Abteilung geleitet wird, ist nicht für den Unternehmensmaßstab optimiert und es fehlt die Integration mit der DevOps-Kultur und dem Ansatz, der die meisten modernen Unternehmen antreibt.

Ohne einen Ansatz, der den Anforderungen heutiger Unternehmen gerecht wird, könnten sich viele Unternehmen in einer Eskalation der Investitionen in die Datenwissenschaft und der Infrastrukturausgaben wiederfinden, wodurch der ROI der künstlichen Intelligenz noch schwer fassbar würde.

Im Gegensatz zu traditionellen Unternehmensanwendungen ist die KI noch recht jung. Sie ist in sich schnell entwickelndem Open-Source- und Bleeding-Edge-Code verankert und es fehlen bewährte Ansätze, die den Anforderungen des Unternehmens in einer skalierten Produktionsumgebung gerecht werden. Einfach ausgedrückt: KI kann komplex in der Entwicklung, schwer zu skalieren und spröde sein, wenn sie eingesetzt wird. KI-Arbeitslasten benötigen eine neue Plattform, die für Unternehmen optimiert ist und die den gesamten Lebenszyklus der Implementierung unterstützt - von Experimenten und Prototyping bis hin zur Modellschulung im Maßstab und zum Einsatz in der Produktion.

NVIDIA verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung im Aufbau von KI für Organisationen auf der ganzen Welt, darunter einige der weltweit größten hyperskaligen Umgebungen. Durch diese Erfahrung und das Fachwissen eines Teams von über 14.000 KI-Experten hat NVIDIA eine End-to-End-Plattform entwickelt, die es jedem Unternehmen ermöglicht, seine KI-getriebenen Ambitionen zu verwirklichen, mit einem industrialisierten Workflow, der von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und vom Konzept bis zu den Erkenntnissen reicht.

Mit einer bewährten End-to-End-Architektur von NVIDIA können Unternehmen mit KI erfolgreich sein:

  • Ermöglicht es Datenwissenschaftlern und -entwicklern, sich auf produktive Experimente und Prototyping zu konzentrieren, anstatt sich mit Software-Engineering, Systemintegration und Fehlerbehebung zu beschäftigen. Die gebrauchsfertigen Software-Stacks aus dem NVIDIA NGC Software-Hub sind vollständig optimiert, so dass Praktiker früher beginnen, schneller experimentieren und iterieren und mit geringstem Aufwand höchste Modellgenauigkeit erreichen können.
  • Unterstützung von Infrastrukturteams bei der Umsetzung von "MLOps", dem Zusammenwirken von KI-Entwicklung und DevOps-Ansatz. Auf diese Weise können sie einen KI-Entwicklungs- und Modellschulungs-Workflow auf Unternehmensebene erreichen, der industrietauglich und rationalisiert ist und auf NVIDIA DGX aufbaut - dem weltweit ersten Portfolio von KI-Supercomputern, die speziell für die Schulung der komplexesten Modelle im Rechenzentrum entwickelt wurden.
  • Vorbereitung von Bereitstellungsteams, um serienreife Modelle in Betrieb zu nehmen, und Unterstützung der Inferenz im Maßstab mit NVIDIA EGX. Die EGX-Plattform ermöglicht Unternehmen die einfache Bereitstellung und Verwaltung von KI-Arbeitslasten am Rand oder in einem entfernten Rechenzentrum. Sie umfasst den NVIDIA Cloud Native, Edge First und einen skalierbaren Software-Stack für die Beschleunigung von KI-Workloads an entfernten Standorten.
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Diese Lösungskombination bietet Unternehmen eine robuste, sichere End-to-End-Plattform, die den Develop-to-Deploy-Lebenszyklus der KI-Implementierung unterstützt, gleichzeitig aber auch für Unternehmen optimiert ist und vom weltweit größten Team von KI-Experten unterstützt wird.
Tab 1 Content
Tab 2 Content
Tab 3 Content
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Wenn Sie dieses E-Book lesen, werden Sie lernen:
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Wie verschiedene Branchen leistungsstarke KI-Plattformen in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integriert haben.

​​​​​​​Einblicke in die Lösungen, die Unternehmen zur Verbesserung der Kapitalrendite (ROI) und zur Umgestaltung ihrer Organisationen eingesetzt haben.

Die innovative Technologie hinter diesen KI-Lösungen, die Sie für Ihr Unternehmen nutzen können

Die DGX A100 wurde von Grund auf als weltweit leistungsstärkste Mehrzweck-KI-Plattform konzipiert. Zum ersten Mal beschleunigt ein einziges System Analytics-, Trainings- und Inference-Workloads. Alles in einem einzigen konsolidierten und sicheren System, kombiniert mit einem hochoptimierten Software-Stack. Unabhängig davon, ob Sie eine KI-Infrastruktur aufbauen, KI-Modelle trainieren oder Big-Data-Herausforderungen bewältigen müssen, die NVIDIA DGX A100 bietet einen leistungsstarken Ansatz für Unternehmen, um die wichtigsten Herausforderungen und Chancen, die uns Daten ermöglichen zu meistern.

sysGen/SUPERMICRO SYS-2124GQ-NART, includes:
Mainboard Super H12DSG-Q-CPU6 / 2U Rackmount CSE-228GTS-R000NP

Supports 4 A100 40GB SXM4 GPUs

  • Dual AMD EPYC™ 7002 Series Processors
  • 4x NVIDIA A100 40GB SXM4 NVLink GPUs
  • Up to 8TB 3DS ECC DDR4-3200MH SDRAM, up to; 32 DIMM slots
  • ...
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