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IBM y NVIDIA expanden las herramientas de aprendizaje automático

De código abierto para los científicos de datos.

[12/10/2018] IBM anunció que planea incorporar el nuevo software de código abierto RAPIDS en su plataforma de ciencia de datos de nivel empresarial para ambientes on premises, híbridos y multinube.

"IBM tiene una antigua colaboración con NVIDIA que ha mostrado aumentos demostrables en el desempeño aprovechando la tecnología de IBM, como el procesador IBM POWER9, en combinación con GPUs de NVIDIA, afirmó Bob Picciano, vicepresidente senior de IBM Cognitive Systems. "Esperamos continuar empujando agresivamente los límites del desempeño de la IA para nuestros clientes con la incorporación de RAPIDS a la cartera de IBM.

Según lo señalado, RAPIDS ayudará a llevar las capacidades de aceleración de la GPU a los productos de IBM que aprovechan el software de código abierto de aprendizaje automático que incluye Apache Arrow, Pandas y scikit-learn. "El soporte inmediato y amplio del ecosistema para RAPIDS proviene de importantes colaboradores de código abierto, como Anaconda, BlazingDB, Graphistry, NERSC, PyData, INRIA y Ursa Labs, anotó Picciano.

IBM planea llevar a RAPIDS a áreas clave en ambientes on premises, públicos, híbridos y multinube, como:

  • PowerAI on IBM POWER9, para aprovechar RAPIDS para ampliar las opciones disponibles para los científicos de datos con librerías de analítica y aprendizaje automático de código abierto. Se ha demostrado que las cargas de trabajo aceleradas obtienen un beneficio directo de la ingeniería especial que NVIDIA e IBM hicieron alrededor de POWER9, incluyendo la integración de las GPU NVIDIA NVLink y NVIDIA Tesla Tensor Core. PowerAI es la capa de software de IBM que optimiza la forma en que las cargas de trabajo de ciencia de datos e inteligencia artificial actuales se ejecutan en sistemas de cómputo heterogéneos, y nuestro objetivo es que la mejora en esta trayectoria de desempeño para las cargas de trabajo aceleradas por GPU en POWER9 continúe con RAPIDS.
  • IBM Watson Studio y Watson Machine Learning, para aprovechar el poder de las GPU NVIDIA para que los científicos de datos y los desarrolladores de IA puedan crear, implementar y ejecutar modelos más rápidos que las implementaciones de solo CPU para sus aplicaciones de IA en un ambiente multinube con IBM Cloud Private for Data e IBM Cloud.
  • IBM Cloud, para que los usuarios que elijan máquinas equipadas con GPUs puedan aplicar las bibliotecas de analítica y aprendizaje automático acelerado en RAPIDS para sus aplicaciones de nube y aprovechar los beneficios del aprendizaje automático.

"El aprendizaje automático es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de a través de la programación explícita. Empresas en múltiples industrias como retail, finanzas y telecomunicaciones, o están utilizando activamente el aprendizaje automático o explorando el aprendizaje automático por el valor potencial que ofrece a las empresas que intentan aprovechar el big data para ayudarlos a entender mejor los cambios sutiles en el comportamiento, preferencias o satisfacción del cliente, indicó Picciano.