Características principales

Multitenencia

Incrementa la utilización y el retorno de la inversión mediante el uso compartido dinámico de recursos de servidor entre científicos de datos que ejecutan múltiples modelos.

Entrada, transformación y formación de datos distribuidos

Habilita el procesamiento de trabajos en paralelo en un clúster de servidores, acelerando la generación de resultados.

Un entramado de formación distribuido

Permite ejecutar en paralelo la mayoría de las aplicaciones sin tener que realizar cambios en el código.

Soporte a modelos de gran tamaño

Proporciona la capacidad de aplicar la memoria de GPU y CPU en un único modelo de gran tamaño.

Ayuda a evitar interrupciones durante la formación

Capacidad para incrementar o disminuir dinámicamente los recursos asignados al modelo durante la formación.

Visualización y ajuste de la formación

Habilita la supervisión de la precisión del modelo mientras se ejecuta la formación y permite realizar ajustes o detenerla si los modelos no convergen o son poco precisos.

Optimización y búsqueda de hiper-parámetros

Mejora la precisión con lógica basada en sugerencias mientras se ejecuta la formación.

Especificaciones técnicas

Para obtener una lista de especificaciones técnicas, descargue la hoja de datos de IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

Lea la ficha de producto

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