Según un informe realizado por Accenture en 2019, las empresas que escalan estratégicamente el ámbito de la IA tienen dos veces más éxito y obtienen el triple de beneficios. Pero por dónde empezar, cómo maximizar el retorno de las inversiones en IA y cómo escalar son desafíos para muchos. Por eso, un buen número de empresas han recurrido a la experiencia y al saber hacer de los NVIDIA DGXperts para que les guíen en su transformación de IA.
Poseer un sistema NVIDIA DGX™ te proporciona acceso directo a un NVIDIA DGXpert. Los DGXperts son profesionales con fluidez en IA que han creado una gran experiencia en la última década para ofrecer orientación prescriptiva y experiencia para ayudar a acelerar la transformación de la IA.
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Información de DGX SATURNV, pruebas del sistema DGX y acceso a entrenamientos centrados en la carga de trabajo
Para obtener recursos adicionales, consulta Introducción a la IA en el centro de datos, el curso diseñado para profesionales de TI por el NVIDIA Deep Learning Institute.
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90 minutos
desde el desempaquetado hasta la creación de cargas de trabajo de IA
Un proveedor de atención sanitaria pasó de desempaquetar el producto a crear cargas de trabajo de IA en 90 minutos. Esto incluía la resolución de problemas comunes al integrar nuevo hardware en el centro de datos, como la configuración de red, la configuración de volumen compartido y los privilegios de seguridad de red para Docker.
120 veces más rápido
después de una reescritura de código
El centro oncológico privado más antiguo y más grande del mundo tardaba dos días y medio en completar la formación sobre un modelo simple en su sistema DGX. Nuestro NVIDIA DGXpert reescribió su código, que se ejecutó en 29 minutos, lo que supone una mejora de 120 veces menos tiempo de entrenamiento.
6 veces superior
utilizando las últimas optimizaciones de NVIDIA
Una empresa de tecnología global especializada en medios digitales logró que su entrenamiento fuera 1,5 veces más rápido en TensorFlow optimizado para DGX que con su pila de software TensorFlow "optimizada" de cosecha propia. Dos años más tarde, utilizando el mismo hardware y las últimas optimizaciones de NVIDIA, su rendimiento llegó a ser otras cuatro veces mejor.
3 semanas
para una solución para abordar una aplicación que funciona mal
Una empresa de software de aplicaciones vio cómo se ralentizaba el rendimiento en su código MXNET. En dos días, nuestro NVIDIA DGXpert lo identificó como un problema con MXNET y proporcionó una solución alternativa. En dos semanas, enviamos un código MXNET actualizado y, una semana más tarde, salió una versión de parche, lo que dio como resultado un rendimiento 3 veces más rápido.
Responsable de arquitectura de soluciones
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Arquitecto de soluciones sénior
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