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

Bir dizüstü bilgisayardan büyük ölçekli çok düğümlü, çok GPU kümesine kolayca ölçeklenebilen araçlarla denemeden üretime kolayca geçin.

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

Bir dizüstü bilgisayardan büyük ölçekli çok düğümlü, çok GPU kümesine kolayca ölçeklenebilen araçlarla denemeden üretime kolayca geçin.

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.

Daha Fazlası İçin

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.

Daha Fazlası İçin

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine hemen başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine Başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine Başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

Siemens Gamesa + NVIDIA = Temiz Enerji

Siemens Gamesa Yenilebilir Enerji, elektrik üretmek için kullanılan rüzgar çiftliklerinin fizik bilgili dijital ikizlerini oluşturmak için NVIDIA ile birlikte çalışıyor. Şirketin hali hazırda okulları, evleri, hastaneleri ve fabrikal...

Devamını Oku

Uç Stratejisinde Maliyet Faktörü

Nesnelerin İnterneti'ndeki (IoT) büyüme ve yapay zekanın kurumsalda kullanılmaya başlaması, uç hesaplamayı (Edge Computing) yeniden gündeme getirdi. Kuruluşlar, IoT cihazlarının uçta ürettiği verilerden yararlanmak, merkezileştiri...

Devamını Oku

NVIDIA Research, Yine Çok Kısa Zamanda Önemli Bir İşlem Yapıyor

Görüntü üstüne çalışan AI araştırmacılarının günümüz konusu; 2 boyutlu fotoğrafların, 3 boyutlu hale getirilmesi ve kullanılması. Fotoğrafları 3 boyutlu hale getiren inverse rendering (ters işleme) fotoğraflardaki ışık y...

Devamını Oku