TAHMİN VE ÖNGÖRÜ
NVIDIA hızlandırılmış veri bilimi çözümleriyle modelleyin, etki yaratın ve geleceğin trendlerini yakalayın.
TAHMİN VE ÖNGÖRÜ
NVIDIA hızlandırılmış veri bilimi çözümleriyle modelleyin, etki yaratın ve geleceğin trendlerini yakalayın.
TAHMİN VE ÖNGÖRÜ
NVIDIA hızlandırılmış veri bilimi çözümleriyle modelleyin, etki yaratın ve geleceğin trendlerini yakalayın.
Tahmin ve öngörü, işletmelerin gelecekteki eğilimleri modellemesine yardımcı olacak güçlü araçlardır. NVIDIA hızlandırılmış veri bilimi ile işletmeler, büyük ölçekli veri kümeleri alabilir ve veriye dayalı kararları desteklemek için son derece doğru öngörüler oluşturabilir.
Yarının İşini Bugünden Oluşturun
Tahmine dayalı analitik oldukça değerli olsa da etkili ve doğru modeller oluşturmak zorlu bir süreçtir. Tahminin veri yoğun olması nedeniyle, veri bilimi ekipleri genellikle CPU tabanlı uygulamalarda hesaplama darboğazları ve önemli döngü süreleri ile karşı karşıya kalır. NVIDIA, yazılımdan donanıma tam kapsamlı geliştirme yoluyla, yaygın sorunlu noktaları çözmek ve işletmelerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmak için popüler veri bilimi çözümlerine dayalı hızlandırılmış çözümler sunar.
Yarının İşini Bugünden Oluşturun
Tahmine dayalı analitik oldukça değerli olsa da etkili ve doğru modeller oluşturmak zorlu bir süreçtir. Tahminin veri yoğun olması nedeniyle, veri bilimi ekipleri genellikle CPU tabanlı uygulamalarda hesaplama darboğazları ve önemli döngü süreleri ile karşı karşıya kalır. NVIDIA, yazılımdan donanıma tam kapsamlı geliştirme yoluyla, yaygın sorunlu noktaları çözmek ve işletmelerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmak için popüler veri bilimi çözümlerine dayalı hızlandırılmış çözümler sunar.
TAHMİN VE ÖNGÖRÜ ZORLUKLARI
Zaman Alıcı
Doğru tahminler oluşturmak çok fazla veri gerektirir. Büyük veri kullanım durumları artmaya devam ettikçe, CPU performansı büyük bir darboğaz haline geliyor. Bu sınırlamalar döngü süresini ve maliyetleri artırır.
Maliyetli
Kuruluşlar, döngü süresini azaltmak için altyapıyı ölçeklendirir. Büyük ölçekli CPU altyapısı, önemli maliyetlere neden olur ve veriye dayalı kuruluşlar için yatırım getirisini azaltır.
Zorlu
Büyük ölçekli bir tahmin sürecini üretmek zordur. Genellikle önemli ölçüde yazılım düzenlemesi ve ekipler arasında devir işlemleri gerektiren öngörü oluşturma önemli ölçüde gecikebilir.
TAHMİN VE ÖNGÖRÜ ZORLUKLARI
Zaman Alıcı
Doğru tahminler oluşturmak çok fazla veri gerektirir. Büyük veri kullanım durumları artmaya devam ettikçe, CPU performansı büyük bir darboğaz haline geliyor. Bu sınırlamalar döngü süresini ve maliyetleri artırır.
Maliyetli
Kuruluşlar, döngü süresini azaltmak için altyapıyı ölçeklendirir. Büyük ölçekli CPU altyapısı, önemli maliyetlere neden olur ve veriye dayalı kuruluşlar için yatırım getirisini azaltır.
Zorlu
Büyük ölçekli bir tahmin sürecini üretmek zordur. Genellikle önemli ölçüde yazılım düzenlemesi ve ekipler arasında devir işlemleri gerektiren öngörü oluşturma önemli ölçüde gecikebilir.
TAHMİN VE ÖNGÖRÜ ZORLUKLARI
Zaman Alıcı
Doğru tahminler oluşturmak çok fazla veri gerektirir. Büyük veri kullanım durumları artmaya devam ettikçe, CPU performansı büyük bir darboğaz haline geliyor. Bu sınırlamalar döngü süresini ve maliyetleri artırır.
Maliyetli
Kuruluşlar, döngü süresini azaltmak için altyapıyı ölçeklendirir. Büyük ölçekli CPU altyapısı, önemli maliyetlere neden olur ve veriye dayalı kuruluşlar için yatırım getirisini azaltır.
Zorlu
Büyük ölçekli bir tahmin sürecini üretmek zordur. Genellikle önemli ölçüde yazılım düzenlemesi ve ekipler arasında devir işlemleri gerektiren öngörü oluşturma önemli ölçüde gecikebilir.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİNİN FAYDALARI
VERİ BİLİMCİLER
Daha Az Bekleme Süresi
Büyük ölçekli veri kümeleri aracılığıyla güç sağlayan çözümlerle, süreçlerin bitmesini beklemek için daha az, zorlu sorunları çözmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha Yüksek Sonuçlar
Öğrenme eğrisi olmadan ve kodunuzda minimum değişiklikle modelleri denemek, oluşturmak ve üretmek için favori araçlarınızı kullanın.
Kod Düzenleme İhtiyacının Olmaması
Yeni araçlar ve minimum kod değişikliklerini öğrenmeye gerek kalmadan mevcut veri bilimi araç zincirinizi hızlandırın ve ölçeklendirin.
BT ALT YAPI PROFESYONELLERİ
Daha Az Harcama
Büyük ölçekli veri kümeleri aracılığıyla güç sağlayan çözümlerle birlikte süreçlerin bitmesini beklemek için daha az, zorlu sorunları çözmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha İyi Kararlar
Sorunsuz Ölçeklendirme
Çok düğümlü ve çok GPU’lu kümeleri zahmetsizce ölçeklendirin.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİNİN FAYDALARI
VERİ BİLİMCİLER
Daha Az Bekleme Süresi
Büyük ölçekli veri kümeleri aracılığıyla güç sağlayan çözümlerle, süreçlerin bitmesini beklemek için daha az, zorlu sorunları çözmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha Yüksek Sonuçlar
Öğrenme eğrisi olmadan ve kodunuzda minimum değişiklikle modelleri denemek, oluşturmak ve üretmek için favori araçlarınızı kullanın.
Kod Düzenleme İhtiyacının Olmaması
Yeni araçlar ve minimum kod değişikliklerini öğrenmeye gerek kalmadan mevcut veri bilimi araç zincirinizi hızlandırın ve ölçeklendirin.
BT ALT YAPI PROFESYONELLERİ
Daha Az Harcama
Büyük ölçekli veri kümeleri aracılığıyla güç sağlayan çözümlerle birlikte süreçlerin bitmesini beklemek için daha az, zorlu sorunları çözmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha İyi Kararlar
Sorunsuz Ölçeklendirme
Çok düğümlü ve çok GPU’lu kümeleri zahmetsizce ölçeklendirin.
VERİ BİLİMİ İÇİN NVIDIA ÇÖZÜMLERİ
İster sıfırdan yeni modeller oluşturun, ister kritik iş süreçlerinde ince ayarlar yapıyor olun, NVIDIA, kuruluşunuzda tahmini hızlandıracak çözümler sunar. NVIDIA, yazılım ve donanımı bütünsel olarak geliştirerek, işletmelerin öngörüler oluşturmasını ve operasyonları iyileştirmek veya müşterilere daha iyi hizmet vermek için modeller dağıtmasını kolaylaştıran kurumsal düzeyde çözümler sunar. RAPIDS™ ve CUDA® ile veri bilimciler, NVIDIA GPU’lardaki tahmin ve öngörü işlem hatlarını hızlandırarak veri yükleme, render ve eğitim gibi işlemleri günlerden dakikalara indirebilir. NVIDIA hızlandırılmış hesaplama, Python veya Java tabanlı diller aracılığıyla kullanılabilir.
Veri Bilimi Araç Zincirinizi East ile Hızlandırın.
Herhangi bir yeni araç öğrenmek zorunda kalmadan makine öğreniminden derin öğrenmeye kadar hızlandırılmış hesaplamadan yararlanın.
Rapids, Yeni Bir Yüksek Performanslı Veri Bilimi Ekosistemi İçin Temel Sağlıyor
Bu yeni temel, birlikte çalışabilirlik yoluyla giriş engelini büyük ölçüde azaltıyor. Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost ve Numba gibi önde gelen veri bilimi yazılım çerçevelerinin yanı sıra PyTorch, TensorFlow ve Apache MxNet gibi sayısız derin öğrenme çerçevesi ile entegrasyonlar, adaptasyonu genişletir ve veri bilimi ekosisteminde daha fazla entegrasyonu teşvik eder. GPU hızlandırma sayesinde, RAPIDS hiperparametre optimizasyonu (HPO) ve RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) gibi makine öğrenimi ekosistemi yenilikleri, eskiden zaman alan işlemleri birkaç saniyeye indiriyor.
VERİ BİLİMİ İÇİN NVIDIA ÇÖZÜMLERİ
İster sıfırdan yeni modeller oluşturun, ister kritik iş süreçlerinde ince ayarlar yapıyor olun, NVIDIA, kuruluşunuzda tahmini hızlandıracak çözümler sunar. NVIDIA, yazılım ve donanımı bütünsel olarak geliştirerek, işletmelerin öngörüler oluşturmasını ve operasyonları iyileştirmek veya müşterilere daha iyi hizmet vermek için modeller dağıtmasını kolaylaştıran kurumsal düzeyde çözümler sunar. RAPIDS™ ve CUDA® ile veri bilimciler, NVIDIA GPU’lardaki tahmin ve öngörü işlem hatlarını hızlandırarak veri yükleme, render ve eğitim gibi işlemleri günlerden dakikalara indirebilir. NVIDIA hızlandırılmış hesaplama, Python veya Java tabanlı diller aracılığıyla kullanılabilir.
Veri Bilimi Araç Zincirinizi East ile Hızlandırın.
Herhangi bir yeni araç öğrenmek zorunda kalmadan makine öğreniminden derin öğrenmeye kadar hızlandırılmış hesaplamadan yararlanın.
Rapids, Yeni Bir Yüksek Performanslı Veri Bilimi Ekosistemi İçin Temel Sağlıyor
Bu yeni temel, birlikte çalışabilirlik yoluyla giriş engelini büyük ölçüde azaltıyor. Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost ve Numba gibi önde gelen veri bilimi yazılım çerçevelerinin yanı sıra PyTorch, TensorFlow ve Apache MxNet gibi sayısız derin öğrenme çerçevesi ile entegrasyonlar, adaptasyonu genişletir ve veri bilimi ekosisteminde daha fazla entegrasyonu teşvik eder. GPU hızlandırma sayesinde, RAPIDS hiperparametre optimizasyonu (HPO) ve RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) gibi makine öğrenimi ekosistemi yenilikleri, eskiden zaman alan işlemleri birkaç saniyeye indiriyor.
