Novidades NVIDIA: GTC 2017, SAP

A NVIDIA anunciou uma nova linha de supercomputadores de AI NVIDIA® DGX com um desempenho computacional incomparável para fazer avançar a pesquisa de AI. Com GPUs de data center NVIDIA Tesla® V100 baseadas na arquitetura NVIDIA Volta™ e um pacote de software de AI totalmente otimizado, os sistemas fornecem um poder de computação de AI três vezes mais rápido do que o DGX da geração anterior, proporcionando o desempenho de até 800 CPUs em um único sistema.

O portfólio do DGX baseado na arquitetura da NVIDIA Volta inclui o supercomputador de AI NVIDIA DGX-1™ para implementações de data centers e uma nova estação de supercomputação pessoal, a NVIDIA DGX Station, ambos os sistemas se beneficiam da NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack integrada entregue com base na recém-lançada NVIDIA GPU Cloud.

A NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack integra as estruturas mais recentes de aprendizado profundo e o kit de desenvolvimento de software da NVIDIA em um contêiner sempre atualizado. Os clientes do DGX podem ligar e começar imediatamente com o mais recente software de aprendizado profundo para treinamento, inferência e outras cargas de trabalho de computação de AI — economizando semanas e centenas de milhares de dólares em esforços de integração e engenharia.

Usando uma pilha de software consistente em todo o portfólio, os cientistas de dados podem facilmente experimentar o deskside em sua DGX Station pessoal e escalar seu trabalho em um cluster de servidor DGX-1.

Introduzidos no ano passado, os sistemas DGX-1 agora oferecem uma ampla gama de implementações de AI em empresas líderes, provedores de serviços em nuvem e organizações de pesquisa em todo o mundo. O novo supercomputador DGX-1 baseado em Volta oferece a capacidade de computação de 800 CPUs em um único e pequeno espaço de servidor.

Maior desempenho de aprendizado profundo em um supercomputador pessoal 

A nova NVIDIA DGX Station é o primeiro supercomputador pessoal do mundo para desenvolvimento de AI, com a capacidade de computação de 400 CPUs, consumindo quase 40x menos energia, em um fator forma que se encaixa perfeitamente ao deskside.

Projetada para proporcionar desempenho máximo e conforto de deskside, a DGX Station é a estação de trabalho mais silenciosa do mundo, apresentando um décimo do ruído de outras estações de trabalho de aprendizado profundo. Os cientistas de dados podem usá-la para a exploração de AI com carga intensa de computação, incluindo treinamento de redes neurais profundas, inferência e análise avançada.

Uma plataforma para aprendizado profundo e inferência

A NVIDIA projeta seu portfólio de sistemas DGX para oferecer versatilidade extrema com uma arquitetura capaz de fornecer treinamento e inferência em aprendizado profundo.

O DGX-1 e a DGX Station podem executar vários trabalhos simultaneamente com alocação flexível de recursos de GPU, permitindo que as organizações atendam às demandas de projetos desafiadores de aprendizado profundo, incluindo treinamento e inferência. Os sistemas DGX garantem que uma equipe de cientistas de dados possa experimentar continuamente e obter percepções com desempenho ideal.

Os servidores DGX-1 e a DGX Station baseados em Volta já estão disponíveis e previstos para serem lançados no terceiro trimestre.

A NVIDIA também anunciou uma parceria com a SAP para ajudar as empresas a usar a AI de maneira que mude a forma como o mundo percebe os aplicativos de negócios. Juntas, as empresas estão combinando as vantagens da plataforma de computação de AI da NVIDIA com a liderança da SAP em software corporativo.

A SAP está aproveitando os avanços que a NVIDIA tem atingido desde placas de vídeo até sistemas para software. A plataforma de computação de placa de vídeo Tesla representa um investimento de US$ 2 bilhões. A NVIDIA DGX-1 é um supercomputador de hardware e software integrados que resulta do trabalho de mais de doze equipes de engenharia, por sua vez, reúne um pacote integrado de software, inclusive as estruturas líderes de deep learning otimizadas com nosso SDK de deep learning da NVIDIA.

Três exemplos da colaboração com a SAP que foram demonstradas na GTC:

Muitas marcas dependem apenas do patrocínio de eventos na televisão, mas é muito difícil rastrear o impacto desses anúncios. Com o atual processo manual, são necessárias até seis semanas para relatar o retorno sobre investimento do impacto da marca e um trimestre inteiro para ajustar as despesas de marketing da marca.

A SAP Brand Impact, com deep learning da NVIDIA, avalia os atributos da marca, como logotipos quase em tempo real e precisão sobre-humana, pois a AI não está limitada por todas as restrições humanas. Isso possibilitou o uso de redes neurais profundas treinadas na NVIDIA DGX-1 e na TensorRT para fornecer análise de inferência de vídeo.

Os resultados são imediatos, precisos e auditáveis. Com entrega em um dia.

As empresas em todo o mundo recebem faturas em papel que precisam ser processadas manualmente, mas esses processos manuais são caros, repetitivos, consomem tempo e são suscetíveis a erros.O futuro das contas a pagar

A SAP usa deep learning para treinar seu aplicativo de contas a pagar, que automatiza a extração e classificação de informações relevantes das faturas sem a intervenção humana. Uma rede neural recorrente é treinada nas placas de vídeo NVIDIA para criar essa solução personalizada.

Os registros são processados em subsegundos. Fluxo de caixa mais rápido. Erros reduzidos.

Apesar de 81% das empresas reconhecem a experiência do cliente como um diferencial competitivo, apenas 13% avaliam seu serviço de atendimento ao cliente em 9/10 ou melhor. Usando técnicas de processamento de linguagem natural e de deep learning na plataforma de placa de vídeo NVIDIA, o aplicativo SAP Service Ticketing ajuda as empresas a analisar dados não estruturados e a criar regras automatizadas para categorizar e rotear tíquetes de serviço à pessoa correta.

O resultado: respostas mais rápidas e melhor experiência do cliente. Veja mais em GTC, SAPPHIRE e na Web.

Webinar ao vivo sobre como a NVDIA está levando a AI até as empresas, no dia 14 de junho, às 9h, Horário do Pacífico.

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