Cloud Computing pour l’IA et l’apprentissage automatique
Rescale fournit une passerelle instantanée vers l’apprentissage automatique avec des GPU dans le cloud, permettant aux utilisateurs d’exploiter des cadres populaires tels que Caffe, Torch7 et Tensorflow qui peuvent souvent être difficiles et longs à configurer.
Avantages de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le domaine du calcul intensif
Configurations flexibles
Des GPU de différents types et versions sont immédiatement disponibles.
Cadres optimisés
Les frameworks d’apprentissage automatique les plus populaires sont préconfigurés et testés sur diverses architectures matérielles au sein de l’écosystème Rescale.
Visualisation intégrée
Les outils d’apprentissage automatique les plus populaires, tels que Tensorflow et Keras Notebooks, sont installés pour être utilisés sur des bureaux virtuels Linux.
Un environnement cloud flexible pour accélérer les résultats de l’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle, ou plus simplement l’IA, consiste à programmer un ordinateur pour qu’il fonctionne comme un cerveau humain, par exemple en apprenant, en planifiant et en résolvant des problèmes. L’IA existe depuis de nombreuses années, mais le domaine de l’IA progresse au même rythme que la technologie. On explique à un modèle d’apprentissage automatique comment prendre une décision. Grâce aux progrès réalisés dans la compréhension de l’esprit humain, au lieu de dire à la machine, comment trouver la réponse, les machines sont désormais programmées pour fonctionner davantage comme un cerveau humain et pour trouver des tendances et des modèles par elles-mêmes, d’où le terme d’apprentissage profond.
En général, la mise en place d’un environnement d’apprentissage automatique est difficile. Une grande quantité de puissance de calcul est nécessaire pour exécuter divers modèles, y compris l’utilisation de GPU on-premise coûteux. La mise en place du cadre et son bon fonctionnement nécessitent de nombreuses dépendances de bibliothèques et il est souvent délicat de faire fonctionner ensemble les différents paquets. Les entreprises doivent engager des experts ou leurs data scientists doivent passer du temps à construire l’infrastructure au lieu d’innover.
L’apprentissage automatique est en train de devenir un aspect essentiel du monde des affaires, il permet de déceler des tendances et des modèles qui n’avaient peut-être pas été vus auparavant. Les entreprises intègrent l’apprentissage automatique dans tous les aspects de leurs activités afin avoir un aperçu de leurs activités et garder leur avance sur leurs concurrents.
Rescale fournit la plateforme permettant de libérer la puissance de l’apprentissage automatique et profond.
- Fournit un accès d’instance aux frameworks et bibliothèques d’apprentissage profond les plus populaires.
- Exploitez instantanément les derniers GPU.
- Apportez vos propres conteneurs Singularity.
- Téléchargez et exécutez votre propre application NVIDIA CUDA.
- Matériel HPC : GPU NVIDIA Tesla P100 et Tesla V100, processeurs Intel Skylake, interconnexion InfiniBand, plus de 1 To de RAM.
- Logiciels d’apprentissage automatique de pointe : Toutes les dernières versions des bibliothèques les plus populaires, notamment TensorFlow, Keras, Caffe2, PyTorch et Chainer. Toutes ces bibliothèques sont configurées pour fonctionner sur les GPU dès leur sortie de l’emballage.
- Interfaces de formation interactives et par lots flexibles : Modélisation et visualisation interactives dans les carnets Jupyter, formation automatisée de modèles par lots via l’API de Rescale.
- Outils pour les grands ensembles de données : Outils de transfert de fichiers pour télécharger efficacement de grands ensembles de données d’entraînement, accès rapide et facile à de nombreux ensembles de données publics.
Ressources HPC pour les professionnels de l’apprentissage automatique
