Aprendizaje automático | Acelere sus iniciativas de Deep Learning

Las disciplinas de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje profundo han sido la comidilla de la industria durante los últimos años y sólo siguen ganando fuerza. La investigación está en marcha: Las organizaciones que permiten la IA ven una mejora media del 19% en la velocidad de decisión y del 21% en la precisión de esas mismas decisiones. ¿Cómo puede posicionar mejor su empresa para capitalizar los beneficios? ¿Qué tecnología de servidores puede diferenciar a su empresa como principal competidor?

Enterprise Strategy Group (ESG) considera que los aceleradores son una de las tres tecnologías informáticas esenciales para las actividades de Inteligencia Artificial. Junto con la implementación de servidores automatizados y la infraestructura convergente/hiperconvergente, el uso generalizado de aceleradores fue considerado por el ESG como la clave para que una organización pueda considerarse habilitada para la inteligencia artificial.

¿Por qué el énfasis en los aceleradores para las iniciativas de la IA como el aprendizaje profundo? Para comprender la lógica que subyace a los criterios de la empresa de investigación, ayuda a comprender los fundamentos del aprendizaje profundo. A grandes rasgos, puede dividirse en dos objetivos: formación e inferencia. El entrenamiento implica enseñar a tus modelos a aprender y desarrollar la precisión. Para entrenar a un modelo, le das a tu ordenador instrucciones sobre cómo aprender a hacer algo. La inferencia requiere ejecutar el modelo con nuevos datos en una aplicación. Se introduce el modelo en el código y se obtienen nuevos conocimientos. El entrenamiento y la inferencia funcionan en conjunto: A medida que tu modelo descubre nuevos datos, debe ser reentrenado y refinado.

Aprendizaje automático | Acelere sus iniciativas de Deep Learning

Fuente del diagrama: Análisis de Retail con Malong RetailAI® en servidores Dell EMC PowerEdge

Para completar las tareas de entrenamiento e inferencia, se necesita una potencia de cálculo sobrealimentada y reforzada por la tecnología de los aceleradores. Los dos operadores más conocidos en este espacio son las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y los conjuntos de puertas programables en campo (FPGAs). Ambos se basan en el procesamiento paralelo para reducir el tiempo de procesamiento, pero también hay diferencias significativas entre las dos opciones. Las GPU funcionan bien para acelerar el cómputo y son más adecuadas para la formación. Originalmente fueron diseñadas para manejar las complejas operaciones matemáticas necesarias para los gráficos. Las FPGAs tienen bloques lógicos programables que pueden ser optimizados para ejecutar rápidamente modelos ya entrenados y son ideales para la inferencia.

Volvamos a ese estudio de ESG: Los investigadores descubrieron que la mayoría de las organizaciones habilitadas para la IA están implementando iniciativas directamente ligadas al aprendizaje profundo. El 64% de estas empresas están desarrollando, desplegando y ajustando modelos de IA en producción para el procesamiento del lenguaje natural, mientras que el 58% se dedica a las mismas actividades de clasificación de imágenes. Estas organizaciones obtienen importantes beneficios comerciales de sus actividades de IA.

Las organizaciones habilitadas para la IA son:

  • 8 veces más propensas que las organizaciones de la Etapa 1 (las menos habilitadas para la IA) a decir que la IA ha sido muy efectiva en el valor de conducción.
  • 2x más probabilidades de vincular un 10 por ciento o más de ingresos a las iniciativas de IA.
  • 2x más propensas a experimentar un tiempo de valor menor al esperado.

Vale la pena invertir en servidores de primera categoría mejorados por acelerador para un aprendizaje profundo. Las complejas y siempre actualizadas redes neuronales esenciales para esta disciplina exigen un inmenso poder de procesamiento, y los aceleradores son un requisito para participar.

Para saber más sobre las plataformas y la tecnología que facilitan el aprendizaje profundo, así como sobre los mejores servidores Dell EMC PowerEdge para el trabajo, descargue nuestro nuevo libro electrónico, The Server Technology Vital to Deep Learning.

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About the Author: Hilary Turner

Hilary joined the server product marketing team at Dell EMC in April 2019. She has a passion for marketing and a background in writing and editing. Hilary obtained both her BA and MBA from Rice University in Houston. In her free time, she enjoys running and reading.