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Cisco lança servidor para inteligência artificial e machine learning

Postado em: 17/09/2018, às 22:17 por Redação

A Cisco lança uma solução computacional desenvolvida do zero para atender projetos de inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquinas (ML) para ajudar as organizações a enfrentarem os desafios de administrar novos padrões e cargas de trabalho rodando em seus data centers e também novos relacionamentos dentro de suas empresas.

A tecnologia se baseia nos servidores Unified Computing Systems (Cisco UCS) e garante uma forma computacionalmente intensiva de aprendizado de máquina, a partir de redes neurais e grandes conjuntos de dados para treinar computadores em tarefas complexas. Equipado com potentes GPUs NVIDIA, o equipamento é projetado para acelerar um conjunto de softwares de aprendizado de máquina mais utilizados pelas companhias atualmente.

Enquanto cientistas de dados e desenvolvedores conseguem fazer experiências de aprendizado de máquina em um laptop, o conceito de deep learning demanda muito mais escala e capacidade computacional. Por isso, rodar esse tipo de aplicação requer uma arquitetura de TI capaz de receber enormes volumes de dados, além de ferramentas que consigam dar sentido a essas informações e usá-las para fazer os sistemas aprenderem. A solução da Cisco foi desenvolvida junto com seus parceiros de tecnologia para validação de muitas das atuais ferramentas mais populares de aprendizado de máquina e permite simplificar as implantações e acelerar o tempo de aprendizado de máquinas.

"Nos próximos anos, aplicativos à base de inteligência artificial e aprendizado de máquina se tornarão comuns nas empresas. Embora isso vá solucionar muitas questões corporativas complexas, também criará novos desafios para a TI", afirma Roland Acra, vice-presidente sênior e gerente-geral do Grupo de Negócios de Data Center da Cisco. "A adição feita agora na linha Cisco UCS irá potencializar iniciativas de IA em uma grande variedade de indústrias. Nossos primeiros clientes do setor financeiro estão explorando maneiras de melhorar a detecção de fraudes e aperfeiçoar a comercialização algorítmica. Já no setor de saúde, o interesse é na qualidade das informações e dos diagnósticos, melhorando a classificação de imagens médicas e acelerando a descoberta e a pesquisa de medicamentos", cita.

Impulsionando a inteligência artificial em escala

Com a inclusão do Cisco UCS C480 ML em seu portfólio, a Cisco agora oferece uma gama completa de opções de computação criadas para cada etapa do ciclo da IA e do ML. Os clientes têm cobertura desde a coleta e a análise descentralizadas de dados até a preparação e a aprendizagem dos dados no data center, passando pela inferência em tempo real no cerne da IA.

Projetado para cientistas de dados e desenvolvedores: Hoje, milhares de clientes usam o Cisco UCS em iniciativas de big data. O novo servidor da Cisco para IA e ML baseia-se na expertise da companhia em mover os dados das bordas para o centro, e vai além. Ele permite que os clientes extraiam mais inteligência de seus dados e a utilizem para tomar decisões melhores, mais rapidamente. Com os novos DevNet AI Developer Center e DevNet Ecosystem Exchange, a Cisco também proporciona as ferramentas e os recursos para que cientistas de dados e desenvolvedores criem uma nova geração de aplicativos.

Projetado para a TI: a arquitetura de servidores UCS foi originalmente desenvolvida para permitir que a TI inclua novas tecnologias em seu ambiente. Com a Cisco Intersight, os profissionais de TI também contam com a simplicidade e o alcance da gestão de sistemas computacionais que compõem o data center inteiramente baseada na nuvem. Isso faz com que eles automatizem as normas e operações em toda sua infraestrutura de computação. E, com os modelos validados da Cisco para ajudar a esclarecer as dinâmicas do conjunto de software de IA e ML, a TI pode ganhar ainda mais em termos de escala.

A força de um ecossistema: A Cisco não trabalha sozinha. Ela está adotando modelos de contêiner e computação multinuvem para facilitar a implantação de software de código aberto em escala, independentemente de onde os aplicativos estejam alocados. Está também validando ambientes e software de aprendizado de máquina, tais como Anaconda, Kubeflow e soluções da Cloudera e da Hortonworks, no novo servidor. Os usuários do UCS que utilizam o Kubeflow rodando no Kubernetes acharão fácil fazer o deploy de cargas de trabalho de IA diretamente no motor Google Kubernetes, beneficiando-se das capacidades tanto in loco quando de ML.

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