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  • Jonathan Rodriguez Paipa

Acelere sus iniciativas de ciencia de datos

Por Mike McNamara



Crédito: Pexels

La experimentación rápida y los resultados comerciales exitosos de la IA están directamente relacionados, pero muchos proyectos de IA están plagados de procesos ineficientes. La combinación de tiempo de procesamiento de datos y soluciones de almacenamiento obsoletas crea cuellos de botella y problemas de orquestación de la carga de trabajo, y la asignación estática de los recursos de cómputo de la GPU limita la cantidad de experimentos que los investigadores pueden ejecutar.


NetApp y Run: AI se han asociado para simplificar la orquestación de cargas de trabajo de AI, agilizando el proceso tanto de canalizaciones de datos como de programación de máquinas para el aprendizaje profundo (DL). Con la arquitectura probada de NetApp® ONTAP® AI , puede cumplir plenamente la promesa de AI y DL simplificando, acelerando e integrando su canal de datos. Y para ayudar a sus investigadores a gestionar y optimizar la utilización de la GPU, la orquestación de cargas de trabajo de IA de Run: AI agrega una plataforma de utilización de recursos y programación basada en Kubernetes.


Juntos, los productos NetApp y Run: AI permiten que numerosos experimentos se ejecuten en paralelo en diferentes nodos informáticos, con acceso rápido a muchos conjuntos de datos en almacenamiento centralizado. Con la solución combinada de NetApp, NVIDIA y Run: AI, obtiene una pila de infraestructura diseñada específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial empresarial.



Al utilizar los mecanismos centralizados de agrupación de recursos, cola y priorización de Run: AI junto con NetApp ONTAP AI, sus investigadores se eliminan de los problemas de administración de infraestructura y pueden centrarse exclusivamente en la ciencia de datos. Puede aumentar la productividad ejecutando tantas cargas de trabajo como necesite sin cuellos de botella en su proceso de procesamiento o datos. Y con el programador Run: AI y la tecnología de virtualización, puede usar fácilmente GPU fraccionales, GPU enteras y múltiples nodos de GPU para entrenamiento distribuido en Kubernetes. De esa manera, las cargas de trabajo de IA se ejecutan en función de la necesidad, no de la capacidad. Sus equipos de ciencia de datos pueden ejecutar más experimentos de IA en la misma infraestructura.



Con NetApp y la tecnología Run: AI, si su empresa escala la inteligencia artificial, obtiene un doble beneficio: experimentos más rápidos y utilización completa de los recursos. Para saber cómo optimizar y acelerar su iniciativa de ciencia de datos, lea el informe técnico .


Fuente: https://blog.netapp.com/speed-up-data-science-initiative


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