AIの大規模導入のためのインフラ要件
人工知能シリーズ
セッション1（全4セッション）
EBCソリューション シリーズ
ハイレベルなクラウド サービスの概要からAnsibleワークショップなどの技術的な詳細説明まで、ネットアップのエキスパートや業界関係者とともに学び、連携し、エンゲージすることができます。
要旨
企業がAIの利用を拡大するにつれて、ワークロードの拡張性やデータの可用性など、多くの課題に直面します。ネットアップとNVIDIAを活用してデータ パイプラインを簡易化、高速化、統合することで、MLとDLの可能性を最大限に引き出すことができます。NetApp Data Science Toolkit を使用し、データ サイエンティストやデータ エンジニアはデータ ボリュームのプロビジョニング、削除、クローニング、スナップショット作成を数秒で行うことができます。ネットアップのAIポートフォリオが、きわめて要件の厳しい ML/DLワークロードに対しても、いかに効率的で拡張性に優れたパフォーマンスを提供できるか、ご紹介します。
重要なポイント
- モデルを改善—エンドツーエンドのパイプラインを構築し、モデル トレーニングを6～9倍に高速化
- シームレスなハイブリッド クラウド AI のトレーニングと推論を実現
- データ サイエンティストが常駐する場所にデータを配置し シームレスなコラボレーションを実現
- AIへの投資から短期間でROIを達成
- 設定、サポート、その他のデータサイエンス以外の重要な作業を省くことで、より迅速に成果を実現
- 将来のニーズにも対応—投資を保護し、POCで小規模に始めて、効率的かつ無制限に拡張可能
その他のセッション
このシリーズの他のセッションもご覧ください。
- （S2）エンドツーエンドの大規模なAIデータ管理：詳細
- （S3）データ分析向けデータ エンジニアリング プラットフォームを刷新
- （S4）AIヘルスケアやライフサイエンス分野におけるネットアップ
地域別の講演者の経歴
データの課題解決をサポートするスペシャリストをご紹介します。彼らは仕事の話をするのが大好きなスペシャリストです。現実的で業界に特化した質問をお楽しみください。
Ray White
パースート ビジネス デベロップメント マネージャー
Dan HolMay
グローバルAIパースート ビジネス デベロップメント マネージャー
Tony Paikeday氏
NVIDIA AIシステム プロダクト マーケティング シニアディレクター
こちらから
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