¿Por qué debería realizar la prueba de funcionamiento de la IA?

Desarrollar un argumento comercial es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los científicos de datos que quieren sacar partido de la IA. La infraestructura que se suele necesitar para ejecutar proyectos de IA es especializada y cara, por tanto, es esencial articular un buen argumento comercial para que quienes toman las decisiones se sientan cómodos y seguros con la inversión significativa que supone. Sin embargo, desarrollar ese argumento comercial puede ser un reto si no se tiene acceso a la capacidad de procesamiento que hace falta para definir con precisión los requisitos del proyecto. La prueba de funcionamiento de la IA de Fujitsu puede franquear esta barrera perfectamente, ofreciendo una infraestructura de IA de última generación que, como científico de datos, le ayude a entender sus necesidades, validar y comparar sus datos y seleccionar la infraestructura de IA más adecuada. Puede utilizar su propio caso práctico y realizar una comparativa con la tecnología de IA más reciente o probar uno de nuestros casos de uso previamente instalados. Durante la prueba de funcionamiento, puede probar diferentes opciones de hardware para determinar qué plataforma de IA es la adecuada para usted.

¿Por qué debería realizar la prueba de funcionamiento de la IA?

Además, podrá descubrir dependencias y entender la interoperabilidad de los componentes. Esta prueba de funcionamiento de la IA es el resultado del trabajo de los arquitectos que han trabajado en ella y está basada en una gran variedad de arquitecturas de referencia. También cooperamos con socios de ecosistema para tener especialistas de IA disponibles para los proyectos todos los días. A medida que las necesidades asociadas a la IA se vuelvan más complejas, puede apoyarse en nuestro ecosistema para compensar las carencias técnicas y hablar con nuestros expertos de cuál sería la configuración óptima de una plataforma de IA adecuada para usted. Realizar la prueba de funcionamiento de la IA de Fujitsu le ofrecerá una rentabilización más rápida de sus proyectos de IA. Reúne todo el hardware y el software en uno solo sitio para que disponga de una forma sencilla, rápida y segura de acceder a la IA y validar teorías y modelos con el fin de sacar ventaja en la carrera global hacia la adopción de la IA.

Desarrollar un argumento comercial es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los científicos de datos que quieren sacar partido de la IA. La infraestructura que se suele necesitar para ejecutar proyectos de IA es especializada y cara, por tanto, es esencial articular un buen argumento comercial para que quienes toman las decisiones se sientan cómodos y seguros con la inversión significativa que supone. Sin embargo, desarrollar ese argumento comercial puede ser un reto si no se tiene acceso a la capacidad de procesamiento que hace falta para definir con precisión los requisitos del proyecto. La prueba de funcionamiento de la IA de Fujitsu puede franquear esta barrera perfectamente, ofreciendo una infraestructura de IA de última generación que, como científico de datos, le ayude a entender sus necesidades, validar y comparar sus datos y seleccionar la infraestructura de IA más adecuada. Puede utilizar su propio caso práctico y realizar una comparativa con la tecnología de IA más reciente o probar uno de nuestros casos de uso previamente instalados. Durante la prueba de funcionamiento, puede probar diferentes opciones de hardware para determinar qué plataforma de IA es la adecuada para usted. Además, podrá descubrir dependencias y entender la interoperabilidad de los componentes. Esta prueba de funcionamiento de la IA es el resultado del trabajo de los arquitectos que han trabajado en ella y está basada en una gran variedad de arquitecturas de referencia. También cooperamos con socios de ecosistema para tener especialistas de IA disponibles para los proyectos todos los días. A medida que las necesidades asociadas a la IA se vuelvan más complejas, puede apoyarse en nuestro ecosistema para compensar las carencias técnicas y hablar con nuestros expertos de cuál sería la configuración óptima de una plataforma de IA adecuada para usted. Realizar la prueba de funcionamiento de la IA de Fujitsu le ofrecerá una rentabilización más rápida de sus proyectos de IA. Reúne todo el hardware y el software en uno solo sitio para que disponga de una forma sencilla, rápida y segura de acceder a la IA y validar teorías y modelos con el fin de sacar ventaja en la carrera global hacia la adopción de la IA.

La clave para la IA es la GPU, ¿o no?

La tecnología de procesamiento de gráficos ha evolucionado y ofrece beneficios únicos en el mundo de la computación. Diseñada para el procesamiento en paralelo, la GPU (unidad de procesamiento de gráficos) se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo el renderizado de gráficos y vídeos. Aunque se las conoce sobre todo por el uso para el gaming, las GPU son cada vez más populares en la producción creativa y la IA. Con el tiempo, las CPU (unidades de procesamiento central) y las librerías de software que se ejecutan en ellas también han evolucionado y son ahora mucho más eficaces en las tareas de aprendizaje profundo. Por ejemplo, a través de amplias optimizaciones de software y de la adición de hardware especializado basado en la IA, como Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) en los procesadores Intel® Xeon® Scalable más modernos, los sistemas basados en CPU han disfrutado de mejoras en el rendimiento para el aprendizaje profundo. En muchas aplicaciones, como la alta definición, el 3D y el aprendizaje profundo no basado en imágenes de lenguaje, texto y datos de series temporales, las CPU son la estrella. Hoy por hoy las CPU son compatibles con capacidades de memoria mucho mayores que las de las mejores GPU para aplicaciones de modelos complejos o aprendizaje profundo (por ejemplo, la detección de imágenes en 2D). Aparte de la evidente ventaja del coste, hay otras razones por las que merece la pena desafiar la concepción establecida de IA = GPU.

La clave para la IA es la GPU, ¿o no?

Por ejemplo, los sistemas basados en CPU suelen ser más sencillos y robustos, por ejemplo, para la implementación de entornos de borde. Las GPU consumen más electricidad y tienen requisitos de refrigeración más exigentes, mientras que está probado en diversos sistemas estándares que las CPU ofrecen una implementación fácil tanto en el centro de datos como en el borde. Además, el compromiso de Intel de desarrollar oneAPI como código abierto ayuda a garantizar que el código se reutilizará mucho en todas las pilas y las arquitecturas, y las herramientas como OpenVINO simplifican la implementación del proceso de inferencia del aprendizaje profundo de cientos de modelos preentrenados para sistemas basados en CPU. El desarrollo de soluciones en la prueba de funcionamiento de la IA, como Fujitsu Sentiment Analyzer, demuestra que mantener un flujo de trabajo constante reduce el tiempo y el dinero necesarios, de manera que se puede experimentar más y con más precisión. Esta es la forma de escalar la IA a todas partes: colaborar con un ecosistema de software amplio y abierto. Hoy por hoy las CPU permiten construir la IA que quiera y donde quiera con la arquitectura x86 que ya conoce. Probemos la solución juntos con la prueba de funcionamiento de IA para descubrir qué se ajusta más a sus necesidades específicas.

La tecnología de procesamiento de gráficos ha evolucionado y ofrece beneficios únicos en el mundo de la computación. Diseñada para el procesamiento en paralelo, la GPU (unidad de procesamiento de gráficos) se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo el renderizado de gráficos y vídeos. Aunque se las conoce sobre todo por el uso para el gaming, las GPU son cada vez más populares en la producción creativa y la IA. Con el tiempo, las CPU (unidades de procesamiento central) y las librerías de software que se ejecutan en ellas también han evolucionado y son ahora mucho más eficaces en las tareas de aprendizaje profundo. Por ejemplo, a través de amplias optimizaciones de software y de la adición de hardware especializado basado en la IA, como Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) en los procesadores Intel® Xeon® Scalable más modernos, los sistemas basados en CPU han disfrutado de mejoras en el rendimiento para el aprendizaje profundo. En muchas aplicaciones, como la alta definición, el 3D y el aprendizaje profundo no basado en imágenes de lenguaje, texto y datos de series temporales, las CPU son la estrella. Hoy por hoy las CPU son compatibles con capacidades de memoria mucho mayores que las de las mejores GPU para aplicaciones de modelos complejos o aprendizaje profundo (por ejemplo, la detección de imágenes en 2D). Aparte de la evidente ventaja del coste, hay otras razones por las que merece la pena desafiar la concepción establecida de IA = GPU. Por ejemplo, los sistemas basados en CPU suelen ser más sencillos y robustos, por ejemplo, para la implementación de entornos de borde. Las GPU consumen más electricidad y tienen requisitos de refrigeración más exigentes, mientras que está probado en diversos sistemas estándares que las CPU ofrecen una implementación fácil tanto en el centro de datos como en el borde. Además, el compromiso de Intel de desarrollar oneAPI como código abierto ayuda a garantizar que el código se reutilizará mucho en todas las pilas y las arquitecturas, y las herramientas como OpenVINO simplifican la implementación del proceso de inferencia del aprendizaje profundo de cientos de modelos preentrenados para sistemas basados en CPU. El desarrollo de soluciones en la prueba de funcionamiento de la IA, como Fujitsu Sentiment Analyzer, demuestra que mantener un flujo de trabajo constante reduce el tiempo y el dinero necesarios, de manera que se puede experimentar más y con más precisión. Esta es la forma de escalar la IA a todas partes: colaborar con un ecosistema de software amplio y abierto. Hoy por hoy las CPU permiten construir la IA que quiera y donde quiera con la arquitectura x86 que ya conoce. Probemos la solución juntos con la prueba de funcionamiento de IA para descubrir qué se ajusta más a sus necesidades específicas.