H2O.ai, el proveedor de código abierto en AI y Machine Learning, anunció que H2O Driverless AI, la Plataforma automática de aprendizaje galardonaday H2O4GPU, El paquete de aprendizaje de máquina acelerado por GPU de código abierto, ahora está optimizado para el nuevo Nvidiaestaciones de trabajo de Data Science con GPU Nvidia Quadro RTX y bibliotecas de aceleración Nvidia CUDA-X AI. H2O.ai también anunció que integrará Nvidia. RÁPIDOS para aprovechar sus algoritmos de aprendizaje automático optimizados por GPU.

Cuando se combinan con H2O Driverless AI, las estaciones de trabajo Data Science con tecnología de Nvidia permiten a los científicos de datos trabajar fácilmente en modelos y tuberías extremadamente complejos con una infraestructura altamente optimizada que reduce el tiempo para obtener resultados. Los modelos y las tuberías se pueden volver a capacitar fácilmente en las estaciones de trabajo de Data Science para admitir conjuntos de datos más grandes o incluso incluir un grupo H2O Sparkling Water que se ejecuta en conjuntos de datos masivos.

"H2O.ai está entusiasmado por nuestra asociación con Nvidia para acelerar el aprendizaje automático para todos. "Con H2O Driverless AI en las estaciones de trabajo Data Science con tecnología Nvidia, es más rápido, más barato y más fácil de construir e implementar modelos de aprendizaje automático".

"Las recetas de nuestra comunidad de código abierto y algunos de los grandes maestros de ciencia de datos más grandes del mundo hacen que la resolución de toda una clase de problemas de datos sea rápida, explicable y fácil", dijo Sri ambati, CEO y fundador de H2O.ai. "Nuestra misión de democratizar la inteligencia artificial para la empresa está ahora al alcance de Nvidia con el aprendizaje automático de H2O.ai en las GPU".

Nvidia RAPIDS se basa en proyectos populares de código abierto, como Apache Arrow, Pandas y Scikit-learn. Con la adición de la aceleración de GPU a la cadena de herramientas de ciencia de datos de Python más popular, se convierte en una elección natural para mejorar los flujos de trabajo dentro de Driverless AI aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático acelerados por GPU.

Las ofertas combinadas ofrecen las iteraciones más rápidas y precisas de los modelos de aprendizaje automático. La inteligencia artificial Driverless utiliza los siguientes algoritmos acelerados por GPU, lo que brinda flexibilidad a los científicos de datos:

  • LightGBM para una implementación escalable y de alto rendimiento de máquinas reforzadas con degradado optimizadas para grandes conjuntos de datos
  • Modelos y red basados ​​en TensorFlow para casos de uso de PNL
  • SVD truncado (descomposición del valor singular) y PCA (análisis de componentes principales) para la reducción de la dimensionalidad y la ingeniería de características
  • Rendimiento mejorado de K-means y XGBoost en cargas de trabajo multi-GPU para un rendimiento más rápido y capacidad para manejar conjuntos de datos más grandes

Además, H2O.ai continúa democratizando la IA al hacer que H2O Driverless AI y H2O4GPU estén disponibles desde el centro de software Nvidia NGC.

"La estación de trabajo Data Science con Nvidia combinada con H2O Driverless AI y H2O4GPU proporciona una solución integral para empresas que buscan transformar sus negocios con aprendizaje automático automático", dijo Bob Pette, vicepresidente de visualización profesional en Nvidia. "Nuestros clientes financieros, de atención médica y de seguros pueden ver un crecimiento real de la colaboración al ganar una velocidad tremenda a la comprensión e interpretación".

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