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Erhöhen Sie die Modellgenauigkeit und wirken Sie sich direkt auf das Ergebnis aus
mit hoch optimierten Pipelines für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hilft Unternehmen, ihre Kunden zu verstehen, bessere Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und die Abläufe zu verbessern. Mit beschleunigtem Data Science können Unternehmen Lösungen schneller als je zuvor iterieren und produktiv setzen, während sie gleichzeitig riesige Datensätze nutzen, um Modelle bis auf den Punkt genau zu verfeinern.

SCHNELLERE VORHERSAGEN FÜR BESSERE ENTSCHEIDUNGEN

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Produkte, Dienstleistungen und Abläufe zu verbessern. Durch die Nutzung großer Mengen historischer Daten können Unternehmen Modelle erstellen, um das Kundenverhalten vorherzusagen und interne Prozesse zu verfeinern. 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 für Unternehmen 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.

DIE HERAUSFORDERUNGEN DES MASCHINELLEN LEARNING

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

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 REFACTORIERUNG

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.

ADVANCING THE MACHINE LEARNING ECOSYSTEM

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.