sábado, 14 de noviembre de 2015

Los nuevos aceleradores de hiperescala de NVIDIA impulsan la producción del aprendizaje de máquinas para los centros de datos en la web

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Los gigantes de los servicios en la web usan la inteligencia artificial para hacer aplicaciones más inteligentes, impulsando el crecimiento explosivo en las cargas de trabajo del aprendizaje de máquinas

Bogotá, Colombia – 13 de noviembre de 2015. NVIDIA anunció hoy una plataforma integral de centro de datos en hiperescala que permite que las empresas de servicios web aceleren las enormes cargas de trabajo del aprendizaje de máquinas.

La línea de aceleradores de hiperescala de NVIDIA cuenta con dos aceleradores. El primero permite que los investigadores innoven rápidamente y diseñen,  nuevas redes neuronales para el creciente número de aplicaciones que quieren alimentar con inteligencia artificial (IA). Por otro lado, el segundo es un acelerador con bajo consumo de energía, diseñado para implementar estas redes en todo el centro de datos. La línea también incluye un conjunto de bibliotecas aceleradas por la GPU. Estos dos aceleradores, permiten que los desarrolladores usen la poderosa plataforma de computación acelerada Tesla para impulsar el aprendizaje de máquinas en los centros de datos en hiperescala y crear aplicaciones sin precedentes, basadas en la IA. 

“La carrera de la inteligencia artificial ya empezó”, afirmó Jen-Hsun Huang, CEO y uno de los fundadores de NVIDIA. “Sin duda alguna, el aprendizaje de máquinas es uno de los desarrollos más importantes de la computación en la actualidad, al nivel de la PC, la Internet y la computación en nube. Industrias que van desde servicios de nube al consumidor, producción automotriz y atención médica están experimentando en este momento una revolución.

“El aprendizaje de máquinas es el gran desafío computacional de nuestra generación. Creamos la línea de aceleradores de hiperescala Tesla para impulsar diez veces más el aprendizaje de máquinas. El ahorro de tiempo y de costos en los centros de datos será significativo”, también agregó.

Estos nuevos productos de hardware y software están diseñados específicamente para acelerar la enorme cantidad de aplicaciones web que corren para incorporar recursos de IA. Avances revolucionarios en el aprendizaje de máquinas han posibilitado el uso de técnicas de IA para crear aplicaciones y servicios más inteligentes.

El aprendizaje de máquinas se usa para hacer que el reconocimiento de voz sea más preciso, adicional permite el reconocimiento automático de objetos y escenas en video o fotos, con la capacidad de etiquetarlos para una búsqueda posterior. También, posibilita el reconocimiento facial en videos o fotos, incluso cuando el rostro está parcialmente oscurecido y alimenta servicios que reconocen gustos e intereses individuales, capaces de organizar cronogramas, entregar artículos noticiosos relevantes y responder con precisión a comandos de voz con un tono conversacional.

La magia es posible gracias al aprendizaje de máquinas. El desafío es obtener la abrumadora cantidad de potencia de supercomputación, necesaria para innovar y entrenar la cantidad creciente de redes neuronales profundas, así como el procesamiento para responder al instante a los miles de millones de consultas de los clientes que usan los servicios. La línea de aceleradores de hiperescala de NVIDIA se creó para acelerar estas cargas de trabajo y aumentar de forma notable los resultados de los centros de datos.

Estas nuevas adiciones a la plataforma NVIDIA Tesla incluyen:
·         GPU NVIDIA® Tesla® M40: el acelerador más poderoso, diseñado para capacitar redes neuronales profundas.
·         GPU NVIDIA Tesla M4: un acelerador pequeño y con poco consumo de energía para la inferencia del aprendizaje de máquinas, así como para el procesamiento de la transmisión de imágenes y video.
·         NVIDIA Hyperscale Suite: un paquete completo de software optimizado para el aprendizaje de máquinas y el procesamiento de video.

Acelerador de la GPU NVIDIA Tesla M40
El acelerador  GPU de NVIDIA Tesla M40 permite que los científicos de datos ahorren días e incluso semanas al entrenar sus redes neuronales profundas contra enormes cantidades de datos para obtener una mayor precisión. Las características clave incluyen:

·         Optimización para el aprendizaje de máquinas: reduce ocho veces el tiempo de entrenamiento en comparación con las CPU (1,2 días vs. 10 días en un entrenamiento típico de AlexNet).
·         Construcción para brindar confiabilidad 24/7: diseñado y probado para proporcionar alta confiabilidad en entornos de centros de datos.
·         Rendimiento que se escala horizontalmente: soporte para NVIDIA GPUDirect que permite el entrenamiento rápido de redes neuronales con múltiples nodos.

Acelerador de la GPU NVIDIA Tesla M4
El acelerador NVIDIA Tesla M4 es una GPU con bajo consumo de energía para fines específicos, destinado para entornos de hiperescala y optimizados para las aplicaciones exigentes de servicios web con gran crecimiento, incluidos la transcodificación de video, el procesamiento de imágenes y video y la inferencia del aprendizaje de máquinas. Las características clave incluyen:

·         Mayores resultados: transcodifica, aumenta y analiza hasta 5 veces más transmisiones de video simultáneas que las CPU.
·         Bajo consumo de energía: con un perfil de consumo de energía que el usuario puede seleccionar, la Tesla M4 consume 50-75 watts de energía y brinda hasta 10 veces más eficiencia energética que una CPU en el procesamiento de video y los algoritmos de aprendizaje de máquinas.
·         Formato pequeño: el diseño sencillo de PCIe se adapta a los gabinetes necesarios para los sistemas de centros de datos de hiperscala.

NVIDIA Hyperscale Suite
El nuevo NVIDIA Hiperescala Suite incluye herramientas tanto para los desarrolladores como para los administradores de los centros de datos, diseñadas específicamente para la implementación de servicios web, incluyen:

·         cuDNN: el software de algoritmo más popular del sector para el procesamiento de redes neuronales convolucionales profundas utilizadas en las aplicaciones de IA.
·         Software multimedia FFmpeg acelerado por la GPU: aprovecha el software FFmpeg para acelerar la transcodificación y el procesamiento de video.
·         Motor REST de GPU NVIDIA: permite la fácil creación y  despliegue de alto rendimiento con baja latencia acelerada, servicios web que  abarcan el redimensionamiento dinámico de imágenes, la aceleración de búsquedas, la clasificación de imágenes y otras tareas.
·         Motor de computación de imágenes NVIDIA: el servicio acelerado por la GPU con API REST brinda redimensionamiento de imágenes 5 veces más rápido que una CPU.

Soporte Mesosphere
En la muestra más reciente con respaldo del sector a la plataforma de computación acelerada Tesla, Mesosphere anunció su colaboración con NVIDIA para agregar compatibilidad con la tecnología de la GPU a Apache Mesos y al Mesosphere Datacenter Operating System (DCOS). Este paso facilitará a las empresas de servicios web,  la creación e implementación de centros de datos acelerados para sus aplicaciones en la próxima generación.

Disponibilidad
El acelerador de la GPU Tesla M40 y el software Hyperscale Suite estarán disponibles a finales del año. La GPU Tesla M4 estará disponible en el primer trimestre del 2016. Para obtener más información, visite el sitio web NVIDIA Tesla.

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Sarah Lee Méndez

Directora / Jefe de Prensa / Editora Contenido / Fotógrafa / Twitters: @AnastasiaLeeEdi @revistawhatsup / Instagram @sarahleefotografia

Con más de una década de experiencia en relaciones públicas, manejo de redes sociales, CM, diseño de Blogs, fotógrafa para eventos.

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