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Améliorez la précision du modèle et ayez un impact direct sur
les résultats financiers grâce à des pipelines
d'apprentissage automatique hautement optimisés.
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L'apprentissage automatique (Machine learning) aide les entreprises à comprendre leurs clients, à développer de
meilleurs produits et services, et à améliorer leurs opérations. Grâce à la science des données accélérée,les
entreprises peuvent itérer sur des solutions et les mettre en production plus rapidement que jamais, tout en
exploitant des ensembles de données massifs pour affiner les modèles avec une précision extrême.
Des prédictions plus rapides pour de meilleures décisions.
Les entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs produits, services et opérations. En exploitant de grandes quantités de données historiques, les entreprises peuvent construire des modèles pour prédire les comportements des clients et affiner les processus internes. Bien que l'apprentissage automatique apporte une valeur considérable à une entreprise, les méthodes actuelles basées sur le processeur central (CPU) peuvent introduire de la complexité et des coûts additionnels, réduisant ainsi le retour sur investissement pour les entreprises.
Avec une plateforme d'accélération de la science des données combinant du matériel et des logiciels optimisés, les complexités traditionnelles et les inefficacités de l'apprentissage automatique disparaissent. Les scientifiques des données peuvent désormais effectuer des itérations rapides sur les caractéristiques, utiliser des ensembles de données massifs pour des prédictions très précises et fournir des solutions génératrices de valeur à la production avec facilité. Les scientifiques des données peuvent accéder facilement à l'accélération GPU via des API populaires basées sur Python ou Java, ce qui facilite le démarrage rapide, que ce soit dans le cloud ou sur site.
En exploitant la puissance de l'apprentissage automatique accéléré, les entreprises peuvent donner aux scientifiques des données les outils dont ils ont besoin pour tirer le meilleur parti de leurs données.
Les challenges du 'Machine Learning'
L'itération du modèle ajoute des coûts supplémentaires.
Passez moins de temps à attendre la fin des processus et davantage de temps à itérer et tester des solutions avec une solution 19 fois plus rapide que la norme industrielle basée sur le processeur central (CPU).
Le sous-échantillonnage implique des modèles moins précis.
Les équipes de data science se retrouvent souvent à réduire la taille de leurs ensembles de données en raison des limitations de la puissance de calcul, ce qui entraîne des résultats moins précis et des décisions commerciales sous-optimales.
La mise en production des modèles est parfois difficile.
La mise en production des modèles est incroyablement chronophage et fastidieuse, impliquant souvent une refonte substantielle du code, augmentant le temps de cycle et retardant la génération de valeur.
Les avantages de l'apprentissage automatique accéléré:
Moins d'attente
Passez moins de temps à attendre que les processus se terminent et davantage de temps à itérer et tester des solutions avec une solution qui est 19 fois plus rapide que la norme industrielle basée sur le processeur central (CPU).
Meilleurs resultats
Analysez des ensembles de données de plusieurs téraoctets avec un traitement haute performance pour obtenir des résultats plus précis et des rapports plus rapides.
Pas de refactorisation
Accélérez et mettez à l'échelle votre chaîne d'outils de science des données existante sans avoir besoin d'apprendre de nouveaux outils et avec des modifications de code minimales.
Faire progresser l'écosystème de l'apprentissage automatique
NVIDIA propose des solutions pour accélérer les opérations d'apprentissage automatique de votre entreprise, que vous construisiez un nouveau modèle à partir de zéro ou affiniez les performances de processus cruciaux pour l'activité. NVIDIA offre des solutions qui combinent du matériel et des logiciels optimisés pour l'apprentissage automatique haute performance, facilitant ainsi la génération d'informations éclairantes à partir des données pour les entreprises. Avec RAPIDS et NVIDIA CUDA, les scientifiques des données peuvent accélérer les pipelines d'apprentissage automatique sur les GPU NVIDIA, réduisant les opérations d'apprentissage automatique telles que le chargement des données, le traitement et l'entraînement de plusieurs jours à quelques minutes. La puissance de CUDA peut être exploitée à travers des langages familiers tels que Python ou Java, simplifiant ainsi le démarrage de l'apprentissage automatique accéléré.
cuML avec un seul GPU vs le 'Scikit-learn'
1x V100 vs. 2x 20 Core CPU
RAPIDS offre une base pour un nouvel écosystème de science des données haute performance et abaisse la barrière d'entrée grâce à l'interopérabilité. L'intégration avec les principaux cadres de science des données tels que Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost, et Numba, ainsi que de nombreux cadres d'apprentissage profond tels que PyTorch, TensorFlow, et Apache MxNet, élargit l'adoption et encourage l'intégration avec d'autres outils. Grâce à l'accélération GPU, les innovations de l'écosystème d'apprentissage automatique telles que l'optimisation des hyperparamètres (HPO) de RAPIDS et la bibliothèque d'inférence de forêt de RAPIDS (FIL) réduisent des opérations autrefois chronophages à quelques secondes seulement.
Solutions de calcul accéléré pour l'apprentissage automatique.
PC
Commencez le Machine Learning
Workstations
Une nouvelle génération de stations de travail pour la science des données
