Istanze DL1 di Amazon EC2

Seagate Technology è stata un leader mondiale per 40 anni offrendo soluzioni di gestione e archiviazione di dati. Gli ingegneri specializzati in data science e machine learning di Seagate hanno costruito un sistema avanzato di rilevamento di difetti basato sul deep learning (DL) e l'hanno distribuito a livello mondiale in strutture di produzione aziendali. In un recente progetto di proof of concept, Gaudi di Habana ha superato gli obiettivi prestazionali nell'addestramento di uno dei modelli DL di segmentazione semantica utilizzato attualmente nella produzione di Seagate. 

“Ci aspettiamo che il grande vantaggio nel rapporto prezzo/prestazioni delle istanze DL1 di Amazon EC2, con la tecnologia degli acceleratori Gaudi di Habana, possa diventare un'importante aggiunta per il futuro dei cluster di calcolo AWS. Mentre Habana Labs continua a evolversi permettendo una maggiore copertura degli operatori, c'è il potenziale per espandersi verso ulteriori casi d'uso aziendali, e quindi ottenere un ulteriore risparmio sui costi.”

Leidos è uno dei primi 10 fornitori di IT attivo nel settore sanitario e offre una vasta gamma di soluzioni personalizzabili e scalabili per ospedali, sistemi sanitari e organizzazioni biomediche, nonché per tutte le agenzie federali degli Stati Uniti che si occupano di salute. 

“Una delle diverse tecnologie che oggi stiamo applicando ai fini del progresso della sanità è l'utilizzo di machine learning e di deep learning per la diagnosi di malattie basata sui dati di diagnostica per immagini. I nostri enormi set di dati necessitano di un addestramento tempestivo ed efficiente per aiutare i ricercatori che stanno cercando di risolvere alcuni degli urgenti casi medici più misteriosi. Considerata la necessità per Leidos e per i suoi clienti di un addestramento rapido, semplice ed economicamente sostenibile per i modelli di deep learning, siamo entusiasti di aver iniziato questo viaggio insieme a Intel e AWS per utilizzare le istanze DL1 di Amazon EC2 basate sui processori IA Habana Gaudi. Dall'utilizzo delle istanze DL1 ci aspettiamo un aumento dell'efficienza e della velocità di addestramento dei modelli, con una conseguente riduzione dei rischi e dei costi di ricerca e sviluppo.”

Intel ha creato una tecnologia di tracciamento 3D dell'atleta che analizza in tempo reale i video dell'atleta in azione per informare i processi di addestramento delle prestazioni e migliorare l'esperienza del pubblico durante le gare.

“Addestrare i nostri modelli sulle istanze DL1 di Amazon EC2 con la tecnologia degli acceleratori Gaudi di Habana Labs ci permetterà di elaborare in modo accurato e affidabile migliaia di video e di generare i dati prestazionali associati, il tutto riducendo i costi di addestramento. Grazie alle istanze DL1, addestriamo con la velocità e i costi necessari per offrire un servizio efficace agli atleti, alle squadre e agli enti radiotelevisivi di tutti i livelli per una vasta gamma di sport.”

Riskfuel fornisce valutazioni in tempo reale e sensibili ai rischi alle società che gestiscono portafogli finanziari, aiutandole a far accrescere precisione e prestazioni di trading.

“Sono due i fattori che ci hanno portato a scegliere le istanze DL1 di Amazon EC2 basate sugli acceleratori IA Gaudi di Habana. Prima di tutto volevamo essere sicuri che i nostri clienti delle assicurazioni e delle banche potessero eseguire i modelli Riskfuel basati sugli hardware più recenti. Per fortuna, migrare i nostri modelli verso le istanze DL1 è stato semplice e intuitivo: davvero, si è trattato solo di cambiare alcune linee di codice. In secondo luogo, i costi di addestramento sono tra le nostre maggiori voci di spesa, e la promessa di un miglioramento del rapporto prezzo/prestazioni fino al 40% offre potenzialmente un vantaggio sostanziale al nostro lavoro.”

Fractal è un leader mondiale nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati, migliorando le scelte delle società Fortune 500.
 

“L'IA e il deep learning sono al centro della nostra capacità di visione artificiale e permettono ai clienti di prendere decisioni migliori in tutti i settori di cui ci occupiamo. Per migliorare la precisione, i set di dati stanno diventando più grandi e complessi e necessitano, di conseguenza, di modelli più grandi e complessi. Questo sta spingendo la necessità di prestazioni e prezzi di calcolo migliorati. Le nuove istanze DL1 di Amazon EC2 promettono una riduzione significativa dei costi di addestramento rispetto alle istanze EC2 basate su GPU. Ci aspettiamo che questo renda l'addestramento dei modelli di IA sul cloud molto più accessibile e con un costo più contenuto rispetto al passato per un'ampia gamma di clienti.”