Machine Learning Acelerado

Aumente a precisão do modelo e tenha um impacto direto nos resultados financeiros com pipelines de machine learning altamente otimizados.

O machine learning ajuda as empresas a entender seus clientes, criar produtos e serviços melhores e melhorar as operações. Com ciência de dados acelerada e aceleração de GPU, as empresas podem iterar e produzir soluções mais rápido do que nunca, enquanto aproveitam conjuntos de dados massivos para refinar modelos e apontar a precisão.

Previsões Mais Rápidas para Melhores Decisões

NVIDIA Machine Learning Advantages

As empresas usam o machine learning para melhorar seus produtos, serviços e operações. Aproveitando grandes quantidades de dados históricos, as empresas podem construir modelos para prever o comportamento do cliente e refinar os processos internos. Embora o machine learning forneça um valor incrível para uma empresa, os métodos atuais baseados em CPU podem adicionar complexidade e sobrecarga, reduzindo o retorno sobre o investimento para as empresas.

Com uma plataforma de aceleração de ciência de dados que combina hardware e software otimizados, as complexidades e ineficiências tradicionais do machine learning desaparecem. Os cientistas de dados agora podem realizar uma iteração rápida de recursos, usar conjuntos de dados massivos para previsões altamente precisas e fornecer soluções geradoras de valor para a produção com facilidade. Os cientistas de dados podem acessar facilmente a aceleração de GPU por meio de algumas das APIs baseadas em Python ou Java mais populares, tornando mais fácil começar rapidamente no cloud ou no local.

Aproveitando o poder do machine learning acelerado, as empresas podem capacitar cientistas de dados com as ferramentas de que precisam para obter o máximo de seus dados.

Os Desafios do Machine Learning

A iteração do modelo adiciona sobrecarga

Iteração significa aguardar o retorno dos resultados e gastar mais em poder de computação. Embora a iteração leve a melhores resultados, as equipes de ciência de dados costumam limitar a iteração para entregar soluções mais rapidamente.

Redução da resolução significa modelos menos precisos

As equipes de ciência de dados muitas vezes se vêem reduzindo a resolução de conjuntos de dados devido a limitações no poder de computação, levando a resultados menos precisos e decisões de negócios abaixo do ideal.

Produzir modelos é complicado

Entregar modelos para produção é incrivelmente demorado e complicado, muitas vezes envolvendo refatoração substancial de código, aumentando o tempo de ciclo e atrasando a geração de valor.

As Vantagens do Machine Learning Acelerado

  • Cientistas de Dados
  • Profissionais de Infraestrutura de IT
Testing solutions with a solution that’s 19X faster than the CPU-based industry standard

Menor Tempo de Espera

Gaste menos tempo esperando a conclusão dos processos e mais tempo iterando e testando soluções para responder aos problemas existentes.

Analyze Multi-Terabyte Datasets with High Performance Processing

Melhores Resultados

Analise conjuntos de dados de vários terabytes com processamento de alto desempenho para gerar resultados de maior precisão e relatórios mais rápidos.

Accelerate Existing Data Science Toolchain

Sem Refatoração

Acelere e dimensione sua cadeia de ferramentas de ciência de dados existente sem a necessidade de aprender novas ferramentas e mudanças mínimas de código.

GPU-Acceleration with a solution that’s 7X more cost effective

Menos Gastos

Maximize seu orçamento com a aceleração da GPU em vez de acumular custos comprando, implantando e gerenciando mais CPUs.

Leverage all of your data to make better business decisions

Decisões Mais Assertivas

Aproveite todos os seus dados para tomar melhores decisões de negócios, melhorar o desempenho organizacional e atender melhor às necessidades de seus clientes.

Effortlessly Scale from a desktop to Multi-node & Multi-GPU clusters

Dimensionamento contínuo

Escale sem esforço de um desktop para clusters de vários nós e várias GPU com uma arquitetura consistente e intuitiva.

Avanço do Ecossistema de Machine Learning

A NVIDIA oferece soluções para acelerar as operações de machine learning de sua empresa, esteja você construindo um novo modelo do zero ou ajustando o desempenho de processos essenciais para os negócios. A NVIDIA oferece soluções que combinam hardware e software otimizados para machine learning de alto desempenho para tornar mais fácil para as empresas gerar percepções esclarecedoras a partir de seus dados. Com RAPIDS e NVIDIA CUDA, os cientistas de dados podem acelerar pipelines de machine learning em GPUs NVIDIA, reduzindo operações de machine learning como carregamento, processamento e treinamento de dados de dias para minutos. O poder do CUDA pode ser aproveitado por meio de linguagens familiares Python ou baseadas em Java, tornando simples começar com o machine learning acelerado.

CuML de GPU único vs Scikit-learn

1x V100 vs. 2x 20 Core CPU

O RAPIDS fornece uma base para um novo ecossistema de ciência de dados de alto desempenho e reduz a barreira de entrada por meio da interoperabilidade. A integração com as principais estruturas de ciência de dados, como Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost e Numba, bem como várias estruturas de deep learning, como PyTorch, TensorFlow e Apache MxNet, amplia a adoção e incentiva a integração com outros. Por meio da aceleração de GPU, as inovações do ecossistema de machine learning, como a otimização de hiperparâmetros RAPIDS (HPO) e a Biblioteca de Inferências Florestais RAPIDS (FIL), estão reduzindo as operações que costumavam ser demoradas para uma questão de segundos.

SAIBA MAIS SOBRE O RAPIDS

Acelere seu Machine Learning no Cloud Hoje

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Comece a usar RAPIDS na Amazon Web Services, esteja você utilizando SageMaker, EC2s ou EKS.

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Comece a usar RAPIDS no Google Cloud, esteja usando CloudAI ou DataProc.

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Comece a usar RAPIDS no Microsoft Azure, independentemente de usar o AzureML ou outras instâncias.

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