Pourquoi devriez-vous essayer l’AI Test drive ?

Les data scientists qui cherchent à tirer parti de l'IA se heurtent à un obstacle majeur, à savoir l’établissement d’un ROI. L'infrastructure typique requise pour mener à bien des projets d'IA est spécialisée et coûteuse. Il est donc essentiel de créer une robuste analyse de rentabilité pour permettre aux décideurs de réaliser en toute confiance des investissements importants. Développer cette analyse peut cependant s’avérer difficile sans la puissance de calcul nécessaire pour déterminer avec précision les exigences du projet. Fujitsu AI Test drive surmonte sans problème cette difficulté avec une infrastructure et des technologies de pointe qui vous permettent, en tant que data scientist, d’analyser et déterminer vos besoins. Vous pourrez effectuer une validation et un benchmark de vos données et sélectionner la bonne infrastructure d'IA. Vous pourrez utiliser votre propre cas d'usage pour comparer les toutes dernières technologies d'IA. Vous avez également la possibilité d’utiliser l'un de nos cas d'usage préinstallés.

Pourquoi devriez-vous essayer l’AI Test drive ?

Lors de l’AI Test Drive, vous pourrez tester différentes options matérielles et trouver la plateforme IA qui répond à vos besoins. Vous découvrirez en outre les dépendances entre les composants et leur interopérabilité. L’AI Test drive est le résultat du travail d’experts et repose sur une grande variété d’architectures de référence. Nous collaborons également avec des partenaires spécialisés en écosystèmes afin de disposer au quotidien de spécialistes IA pour les projets. Lorsque vos besoins d’IA deviennent plus complexes, vous pouvez vous appuyer sur notre écosystème pour combler les lacunes de compétences. Vous pourrez discuter avec nos experts de la configuration optimale pour votre plateforme d’IA. Avec le Fujitsu AI Test Drive, vous disposez davantage de temps pour valoriser vos projets d’IA. L’AI Test Drive regroupe au même endroit l’ensemble du matériel et des logiciels nécessaires. Vous bénéficiez d’une méthode simplifiée, rapide et sécurisée d’accès à l’IA et de validation des théories et des modèles. Prenez une longueur d’avance dans la course mondiale à l’IA.

Les data scientists qui cherchent à tirer parti de l'IA se heurtent à un obstacle majeur, à savoir l’établissement d’un ROI. L'infrastructure typique requise pour mener à bien des projets d'IA est spécialisée et coûteuse. Il est donc essentiel de créer une robuste analyse de rentabilité pour permettre aux décideurs de réaliser en toute confiance des investissements importants. Développer cette analyse peut cependant s’avérer difficile sans la puissance de calcul nécessaire pour déterminer avec précision les exigences du projet. Fujitsu AI Test drive surmonte sans problème cette difficulté avec une infrastructure et des technologies de pointe qui vous permettent, en tant que data scientist, d’analyser et déterminer vos besoins. Vous pourrez effectuer une validation et un benchmark de vos données et sélectionner la bonne infrastructure d'IA. Vous pourrez utiliser votre propre cas d'usage pour comparer les toutes dernières technologies d'IA. Vous avez également la possibilité d’utiliser l'un de nos cas d'usage préinstallés. Lors de l’AI Test Drive, vous pourrez tester différentes options matérielles et trouver la plateforme IA qui répond à vos besoins. Vous découvrirez en outre les dépendances entre les composants et leur interopérabilité. L’AI Test drive est le résultat du travail d’experts et repose sur une grande variété d’architectures de référence. Nous collaborons également avec des partenaires spécialisés en écosystèmes afin de disposer au quotidien de spécialistes IA pour les projets. Lorsque vos besoins d’IA deviennent plus complexes, vous pouvez vous appuyer sur notre écosystème pour combler les lacunes de compétences. Vous pourrez discuter avec nos experts de la configuration optimale pour votre plateforme d’IA. Avec le Fujitsu AI Test Drive, vous disposez davantage de temps pour valoriser vos projets d’IA. L’AI Test Drive regroupe au même endroit l’ensemble du matériel et des logiciels nécessaires. Vous bénéficiez d’une méthode simplifiée, rapide et sécurisée d’accès à l’IA et de validation des théories et des modèles. Prenez une longueur d’avance dans la course mondiale à l’IA.

L’IA s’appuie-t-elle sur des GPU ?

La technologie de traitement graphique a évolué et offre aujourd'hui des avantages uniques. Conçues pour le traitement parallèle, les GPU (Graphic Processing Unit) sont utilisées dans une vaste gamme d’applications dont le rendu graphique et vidéo. Plus connues pour leurs capacités dans le domaine des jeux vidéo, les GPU sont cependant de plus en plus utilisées pour la production créative et l’IA. Au fil du temps, les CPU (Central Processing Unit) et leurs bibliothèques de logiciels ont également évolué. Elles offrent aujourd'hui des performances de deep learning beaucoup plus avancées. À titre d’exemple, grâce à des optimisations logicielles poussées et à l'ajout de matériel IA (Intel® Deep Learning Boost) sur les tout derniers processeurs Intel® Xeon® Scalable, les systèmes basés sur des CPU bénéficient de bien meilleures performances de deep learning. Pour de nombreuses applications (telles que le deep learning basé sur la haute définition, la 3D et les données sans image) qui gèrent le langage, le texte et les données temporelles, les CPU sont parfaitement adaptées. Les CPU peuvent prendre en charge des capacités mémoire beaucoup plus importantes que les meilleures GPU actuelles pour des modèles complexes ou des applications de deep learning (p. ex. la détection d'images 2D). Outre l’avantage évident en termes de coûts, il existe d’autres raisons de remettre en question l’équation IA = GPU. Les systèmes basés sur des CPU sont généralement plus simples et plus robustes, p.

L’IA s’appuie-t-elle sur des GPU ?

ex. pour la mise en œuvre dans des environnements edge. Les GPU ont une consommation d'énergie et des besoins de refroidissement plus importants. Les CPU sont quant à elles disponibles pour différents systèmes standard éprouvés, ce qui simplifie le déploiement dans le data center et en périphérie. En outre, l'engagement d'Intel pour le développement selon le standard ouvert oneAPI garantit une réutilisation maximale du code entre les piles et les architectures. Par ailleurs, des outils tels qu’OpenVINO simplifient le déploiement des inférences de deep learning pour des centaines de modèles pré-entraînés destinés aux systèmes basés sur des CPU. Les solutions d’IA développées sur l’AI Test Drive, telles que le Fujitsu Sentiment Analyzer, montrent à quel point le maintien d’un workflow commun réduit les délais et les coûts. Un workflow commun autorise en outre davantage d’expérimentation et une plus grande précision. Avec cette approche, l'IA peut être développée partout, en s’appuyant sur un vaste écosystème logiciel ouvert. Aujourd’hui, avec les CPU, vous pouvez construire l’IA que vous souhaitez, où vous la souhaitez, sur l’architecture x86 que vous connaissez. Testons ensemble votre solution sur l’AI Test Drive et déterminons ce qui est approprié pour vos besoins spécifiques.

La technologie de traitement graphique a évolué et offre aujourd'hui des avantages uniques. Conçues pour le traitement parallèle, les GPU (Graphic Processing Unit) sont utilisées dans une vaste gamme d’applications dont le rendu graphique et vidéo. Plus connues pour leurs capacités dans le domaine des jeux vidéo, les GPU sont cependant de plus en plus utilisées pour la production créative et l’IA. Au fil du temps, les CPU (Central Processing Unit) et leurs bibliothèques de logiciels ont également évolué. Elles offrent aujourd'hui des performances de deep learning beaucoup plus avancées. À titre d’exemple, grâce à des optimisations logicielles poussées et à l'ajout de matériel IA (Intel® Deep Learning Boost) sur les tout derniers processeurs Intel® Xeon® Scalable, les systèmes basés sur des CPU bénéficient de bien meilleures performances de deep learning. Pour de nombreuses applications (telles que le deep learning basé sur la haute définition, la 3D et les données sans image) qui gèrent le langage, le texte et les données temporelles, les CPU sont parfaitement adaptées. Les CPU peuvent prendre en charge des capacités mémoire beaucoup plus importantes que les meilleures GPU actuelles pour des modèles complexes ou des applications de deep learning (p. ex. la détection d'images 2D). Outre l’avantage évident en termes de coûts, il existe d’autres raisons de remettre en question l’équation IA = GPU. Les systèmes basés sur des CPU sont généralement plus simples et plus robustes, p. ex. pour la mise en œuvre dans des environnements edge. Les GPU ont une consommation d'énergie et des besoins de refroidissement plus importants. Les CPU sont quant à elles disponibles pour différents systèmes standard éprouvés, ce qui simplifie le déploiement dans le data center et en périphérie. En outre, l'engagement d'Intel pour le développement selon le standard ouvert oneAPI garantit une réutilisation maximale du code entre les piles et les architectures. Par ailleurs, des outils tels qu’OpenVINO simplifient le déploiement des inférences de deep learning pour des centaines de modèles pré-entraînés destinés aux systèmes basés sur des CPU. Les solutions d’IA développées sur l’AI Test Drive, telles que le Fujitsu Sentiment Analyzer, montrent à quel point le maintien d’un workflow commun réduit les délais et les coûts. Un workflow commun autorise en outre davantage d’expérimentation et une plus grande précision. Avec cette approche, l'IA peut être développée partout, en s’appuyant sur un vaste écosystème logiciel ouvert. Aujourd’hui, avec les CPU, vous pouvez construire l’IA que vous souhaitez, où vous la souhaitez, sur l’architecture x86 que vous connaissez. Testons ensemble votre solution sur l’AI Test Drive et déterminons ce qui est approprié pour vos besoins spécifiques.