Fare in modo che le diagnosi siano più rapide e accurate in ambito sanitario, offrire esperienze personalizzate nel settore retail, costruire smart cities, migliorare i processi aziendali nel percorso della trasformazione digitale.

Queste sono le sfide che il mercato odierno affronta investendo in soluzioni e piattaforme integrate di intelligenza artificiale, nel deep learning e nella data science.

NVIDIA ne ha parlato nel suo ebook dedicato all’implementazione dell’IA in tutti i settori, focalizzandosi su come le aziende hanno integrato l’AI nei flussi di lavoro esistenti e come queste soluzioni hanno migliorato il ROI.

Soluzioni NVIDIA per data science

I dati sono il nuovo petrolio, lo sappiamo: ogni giorno, infatti, le aziende generano e raccolgono quantità di dati senza precedenti.

Questa enorme quantità di informazioni, però, può rappresentare un’opportunità persa se non si utilizza l’analisi con accelerazione GPU.

I flussi di lavoro data science, infatti, erano tradizionalmente lenti e macchinosi perché si basavano sulle CPU (Central Processing Unit) per caricare, filtrare e gestire i dati.

Le GPU (Graphics Processing Unit), invece, riducono notevolmente i costi di infrastruttura e forniscono prestazioni superiori per i flussi di lavoro di data science su laptop, workstation, data center, edge e cloud, utilizzando le librerie software open source RAPIDS™.

In più, Apache Spark 3.0 è la prima release di Spark a offrire un’accelerazione GPU completamente integrata per i carichi di lavoro di analisi e AI sia on-premise che nel cloud.

NVIDIA AI Enterprise suite

NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) è una suite end-to-end di software di analisi dei dati e intelligenza artificiale, ottimizzata per consentire a qualsiasi organizzazione di utilizzare l’IA, e fornisce un supporto di tipo Enterprise per garantire il successo dei propri progetti.

In modalità container sono disponibili framework open source certificati che facilitano l’implementazione di soluzioni AI su piattaforme data center certificate NVIDIA™, sul cloud pubblico e con hypervisor Red Hat e VMware.

Inoltre, i progetti AI mission-critical possono essere portati avanti con NVIDIA Enterprise Support. Sviluppatori, data scientist e professionisti IT possono ottenere il massimo anche da NVIDIA AI Enterprise grazie agli Enterprise Training Services. 

Con questa suite, quindi, le aziende traggono vantaggio dalla trasparenza dell’open source e dal supporto costante del team globale NVIDIA.

Soluzioni deep learning on premise

Per favorire l’IA, i data center devono essere in grado di addestrare enormi quantità di dati con un’elevata potenza di calcolo, un ampio spazio di archiviazione, efficienza energetica e scalabilità.

I data center con accelerazione GPU offrono senza dubbio prestazioni più elevate con un minor numero di server e meno consumo energetico, con conseguenti insight più rapidi e costi notevolmente inferiori.

Le soluzioni di deep learning di NVIDIA basate su GPU per data center accelerano i framework di deep learning più popolari e oltre 550 applicazioni di high performance computing (HPC).

In più, dato che l’implementazione di servizi AI richiede un throughput elevato e una bassa latenza, le GPU NVIDIA offrono un netto incremento di efficienza, prestazioni e scalabilità al data center, a costi inferiori.

Quick start AI: come iniziare a investire nell’IA

Se non si sa da dove iniziare quando si parla di IA, è prima di tutto essenziale sapere dove e come implementarla nei flussi di lavoro, nonché avere accesso alle ultime tecnologie, software e hardware, che possono accelerare e migliorare i processi di training e inferenza.

NVIDIA è d’aiuto in questo processo in quanto ha definito 5 semplici passaggi che insegnano come approcciarsi all’intelligenza artificiale per le prime volte.

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