Reduzca el coste de las cargas de trabajo de datos modernas

Obtenga análisis más rápidos a un coste menor con la aceleración de GPU en esta vista previa técnica privada.

Ordenador portátil mostrando la interfaz IBM watsonx.data con tarjetas para registros de ingeniería
Visión general

La nueva economía de análisis

La IA está aumentando la demanda de un acceso más rápido y rentable a datos confiables. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, las organizaciones se ven presionadas para ofrecer perspectivas en tiempo real y, al mismo tiempo, controlar los costes de infraestructura. El procesamiento de consultas acelerado por la GPU ayuda a mejorar la relación precio-rendimiento sin mover los datos ni reescribir las aplicaciones.

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Características Cómo funciona

Acelere los análisis compatibles en datos almacenados en múltiples plataformas a través de formatos de tabla abiertos, sin mover datos ni reescribir aplicaciones.

Barra de selección de fuentes de datos con botones Personalizar y Conectar

Las operaciones de SQL compatibles se aceleran al transferir el procesamiento de la CPU a las GPU de NVIDIA, lo que reduce los tiempos de ejecución de las cargas de trabajo analíticas a gran escala.

Tarjetas de interfaz que muestran la consulta, aceleración del rendimiento ~5 veces, tiempo ahorrado ~12,0 min

Tiempos de ejecución de consultas más cortos ofrecen respuestas más rápidas sin aumentar significativamente los costes de infraestructura.​

Comparación de GPU de 3 min y de CPU de 15 min con un ahorro de costes del 83 %

Proporcione un acceso rápido y escalable a datos empresariales de confianza para que más aplicaciones y agentes de IA puedan consultar y actuar simultáneamente.

Tarjetas etiquetadas como Datos sin procesar, Acceso y transformaciones acelerados y Agentes
Casos de éxito

Impacto en el mundo real con Nestlé

NVIDIA, IBM y Nestlé presentan una diapositiva con la pila de datos de watsonx.data y un gráfico de CPU/GPU que muestra un ahorro de costes del 83 %.

"Trabajando con IBM y NVIDIA, los primeros resultados muestran que podemos actualizar los datos de operaciones globales en minutos a menor coste, creando una capacidad que puede convertirse en un impacto tangible en el negocio en áreas como la fabricación o el almacenamiento".

Chris Wright,
Director de Información y Transformación Digital de Nestlé

83 %
Ahorro de costes: comparación del rendimiento de la CPU frente al de la GPU
30x
mejora de la relación precio-rendimiento - Almacén de datos (data mart) del pedido al cobro – Actualizaciones 3 min vs. 15 min

Versión preliminar técnica privada

Evalúe la tecnología usted mismo y vea lo que la aceleración de GPU puede hacer para sus consultas más difíciles. Experimente el potencial de un rendimiento más rápido y costes más bajos de primera mano.
Lo que recibe
 
  • Un entorno de vista previa dedicado: implementado en su cuenta de entorno con controles de gobierno y acceso definidos por su equipo.
  • Acceso directo a expertos de IBM: un asesor de clientes dedicado, soporte técnico y un canal compartido de Slack durante toda la evaluación.
  • Resultados específicos de la carga de trabajo: una evaluación final del rendimiento y los costes en la que se compara la ejecución acelerada por la GPU con su enfoque actual.

Qué implica la participación

  • Una evaluación específica de 2 a 4 semanas: participe en la incorporación, las pruebas de carga de trabajo, las revisiones de progreso y una sesión de resultados de cierre.
  • Consultas y datos representativos: proporcione consultas anonimizadas y datos representativos que reflejen una carga de trabajo analítica significativa.
  • Feedback sincero sobre el producto: comparta lo que funcionó, lo que no y qué capacidades harían que la solución fuera más valiosa.

Suscríbase a la lista de espera de la versión preliminar técnica privada

Dé el siguiente paso

Sea uno de los primeros en explorar el procesamiento de consultas acelerado por GPU en watsonx.data. Regístrese en la vista previa técnica privada para conectar con expertos de IBM, evaluar la tecnología y descubrir cómo puede mejorar la relación precio-rendimiento de la carga de trabajo.

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