加速機器學習

藉由高度最佳化的機器學習流程,提升模型精準度,並對利潤帶來直接的幫助。

機器學習可以協助企業瞭解客戶、打造更好的產品與服務,並改善營運。透過加速資料科學,企業能比以往更迅速地迭代和產品化解決方案,同時借助龐大的資料集,精準微調模型。

更快的預測帶來更好的決策

NVIDIA 機器學習的優勢

企業運用機器學習技術來改善產品、服務和營運。企業可運用大量歷史資料來建立模型,進而預測客戶行為並改善內部流程。儘管機器學習能為企業提供超乎想像的價值,目前採用的 CPU 方法卻會增加複雜性和開支,導致企業投資報酬率降低。

資料科學加速平台結合最佳硬體和軟體,讓傳統複雜又缺乏效率的機器學習就此消失。現在,資料科學家可以執行快速的功能迭代、使用龐大資料集提供高度精準的預測,並輕鬆將可產生價值的解決方案製成產品。資料科學家可以透過常見的 Python 或 Java API 輕鬆使用 GPU 加速功能,不管是在雲端還是本機上,都能輕鬆快速入門。

運用加速機器學習的強大功能,企業便可提供資料科學家發揮資料最大功效所需的所有工具。

機器學習的挑戰

模型迭代增加負荷

迭代往往代表需要等候回傳結果,且需耗費更多運算能力。因此儘管迭代能提供更理想的結果,資料科學團隊常常會限制迭代,以迅速提供解決方案。

縮小取樣導致模型較不準確

由於運算能力的限制,資料科學團隊經常需要對資料集縮小取樣,導致結果不夠準確、商業決策不盡理想。

產品化模型非常困難

將模型轉化到生產的過程耗時且繁瑣,往往需要重構大量程式碼,導致生產週期延長、價值產出延遲。

加速機器學習的優勢

  • 資料科學家
  • IT 基礎架構專業人士
使用比業界標準 CPU 方法快 19 倍的解決方案測試解決方案

縮短等待時間

採用比業界標準 CPU 方法快 19 倍的解決方案,縮短等待流程完成的時間,進而增加可花在迭代和測試解決方案的時間。

高效能處理分析數 TB 的資料集

提升成果

運用高效能處理能力分析數 TB 的資料集,提供正確性更高的結果並更快產生報告。

:加速現有資料科學工具鏈

無需重構

不需學習新工具,只要進行最低限度的程式碼變更,就能加速並擴展現有的資料科學工具鏈。

GPU 加速技術的解決方案將成本效益提高 7 倍

減少花費

GPU 加速技術解決方案相比業界標準 CPU 方法,成本效益提高 7 倍,可讓預算發揮最大價值。

運用所有資料來做出更好的商業決策

改善決策

運用所有資料,幫助企業領袖做出更好的商業決策、改善組織表現以及貼近客戶需求。

輕鬆從桌上型電腦擴充到多節點、多 GPU 叢集

流暢擴充

透過一致且直覺化的架構,輕鬆從桌上型電腦擴充到多節點、多 GPU 叢集。

增進機器學習生態系

NVIDIA 提供的解決方案可加速企業機器學習作業,可適用於建立新模型,以及微調關鍵業務支援流程的效能。NVIDIA 的解決方案結合最佳化高效能機器學習硬體和軟體,讓企業能從資料獲得富有啟發性的見解。有了 RAPIDS 與 NVIDIA CUDA,資料科學家可以加速 NVIDIA GPU 上的機器學習流程,將資料載入、處理和訓練等機器學習作業時間從數天縮短至數分鐘。使用熟悉的 Python 或 Java 語言操控 CUDA 的強大功能,輕鬆入門加速機器學習。

單一 GPU cuML 與 Scikit-learn

1 顆 V100 與 2 顆 20 核心 CPU

RAPIDS 為新的高效能資料科學生態系奠定基礎,並利用互通性降低使用門檻。與 Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost 與 Numba 等頂尖的資料科學框架,以及 PyTorch、TensorFlow 和 Apache MxNet 等眾多深度學習框架整合,可提高採用率,並促進與其他框架的整合。透過 GPU 加速技術、RAPIDS 超參數最佳化 (HPO)RAPIDS 森林推論函式庫 (FIL) 等機器學習生態系的創新,讓耗時的運算時間縮減到短短幾秒鐘。

立即在雲端上加速機器學習

Amazon Web Services

不論是使用 SageMaker、EC2 還是 EKS,現在都可以在 Amazon Web Services 上開始使用 RAPIDS

Google Cloud

不論是使用 CloudAI 或 DataProc,現在都可以在 Google 雲端上開始使用 RAPIDS。

Microsoft Azure

不論是使用 AzureML 或其他選擇,現在都可以在 Microsoft Azure 上開始使用 RAPIDS

為機器學習打造的 加速運算解決方案

PC

PC

著手使用機器學習。

工作站

工作站

全新的資料科學工作站。

Data Center

Data Center

適用企業生產的人工智慧系統。

雲端

雲端

多功能、加速的機器學習。

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