Instancias DL1 de Amazon EC2

Seagate Technology ha sido un líder global en soluciones de almacenamiento y administración de datos durante más de 40 años. Los ingenieros de ciencia de datos y aprendizaje automático de Seagate han creado un sistema avanzado de detección de defectos de aprendizaje profundo (DL) y lo han implementado en todo el mundo en las instalaciones de fabricación de la empresa. En un proyecto reciente de prueba de concepto, Habana Gaudi superó los objetivos de rendimiento para la formación de uno de los modelos de segmentación semántica de DL utilizados actualmente en la producción de Seagate. 

«Esperamos que la importante ventaja de precio y rendimiento de las instancias DL1 de Amazon EC2, impulsadas por los aceleradores Habana Gaudi, pueda convertirse en una atractiva incorporación futura a los clústeres de procesamiento de AWS. A medida que Habana Labs continúa evolucionando y permite una cobertura más amplia de operadores, hay potencial para abarcar casos de uso empresariales adicionales, y de ese modo brindar un mayor ahorro”.

Leidos se encuentra entre los 10 principales proveedores de TI para la asistencia sanitaria y ofrece una amplia gama de soluciones personalizables y escalables a hospitales, sistemas de salud, organizaciones biomédicas y agencias federales de EE. UU. centradas en la salud. 

«Una de las numerosas tecnologías que estamos habilitando para mejorar la atención médica en la actualidad es el uso del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para el diagnóstico de enfermedades a partir de datos de imágenes médicas. Nuestros enormes conjuntos de datos requieren una formación precisa y eficiente para ayudar a los investigadores que tratan de resolver algunos de los misterios médicos más urgentes. Dada la necesidad de Leidos y sus clientes de contar con una formación rápida, sencilla y rentable para modelos de aprendizaje profundo, nos complace haber comenzado este viaje con Intel y AWS para utilizar instancias DL1 de Amazon EC2 basadas en los procesadores de IA de Habana Gaudi. Al usar las instancias DL1, esperamos un aumento en la velocidad y la eficiencia de la capacitación de los modelos, con la consiguiente reducción del riesgo y el costo de la investigación y el desarrollo. »

Intel ha creado una tecnología de seguimiento de atletas en 3D que analiza videos de los atletas en acción en tiempo real para informar acerca de procesos de formación de rendimiento y mejorar las experiencias del público durante las competiciones.

«Entrenar nuestros modelos en instancias DL1 de Amazon EC2, con la tecnología de los aceleradores Gaudí de Habana Labs, nos permitirá procesar miles de vídeos de forma precisa y fiable y generar los datos de rendimiento asociados, a la vez que reduciremos los costes de formación. Con las instancias DL1, ahora podemos entrenar a la velocidad y el costo necesarios para atender de manera productiva a atletas, equipos y locutores de todos los niveles en una variedad de deportes. »

RiskFuel proporciona valoraciones en tiempo real y sensibilidad al riesgo a las empresas que gestionan carteras financieras, lo que les ayuda a aumentar la precisión y el rendimiento de las operaciones.

«Dos factores nos llevaron a elegir las instancias DL1 de Amazon EC2 basadas en los aceleradores de IA de Habana Gaudi. En primer lugar, queríamos asegurarnos de que nuestros clientes de banca y seguros podían ejecutar modelos de Riskfuel que sacasen partido del hardware más reciente. Por suerte, la migración de nuestros modelos a las instancias DL1 fue sencilla y directa; la verdad es que solo tuvimos que cambiar unas pocas líneas de código. En segundo lugar, los costos de capacitación son un componente importante de nuestros gastos, y la promesa de una mejora de hasta un 40% en el rendimiento de los precios ofrece un beneficio potencialmente sustancial para nuestros resultados finales. »

Fractal es líder mundial en inteligencia artificial y análisis, y su tecnología respalda las decisiones que toman empresas de Fortune 500.
 

«La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo son la base de nuestra capacidad de visión artificial, ya que permiten a los clientes tomar mejores decisiones en todos los sectores a los que prestamos servicios. Para lograr mejorar la precisión, los conjuntos de datos cada vez tienen un tamaño mayor y son más complejos, lo cual requiere a su vez modelos más grandes y más complejos. Esto supone que es necesario un rendimiento de precio informático mejorado. Las nuevas instancias DL1 de Amazon EC2 prometen un costo notablemente reducido para la formación que las instancias EC2 basadas en GPU. Esperamos que esto haga que la capacitación de modelos de IA en la nube sea mucho más rentable y accesible que antes para una amplia gama de clientes. »