Funzioni principali

Multiutenza

Aumenta l'utilizzo e il ROI condividendo dinamicamente le risorse del server tra gli esperti di dati che eseguono più modelli.

Fornitura distribuita dei dati, trasformazione e formazione

Abilita l'elaborazione parallela dei processi su un cluster di server per accelerare i risultati.

Un'infrastruttura di formazione distribuita

Assicura l'esecuzione parallela delle principali applicazioni, senza modificare il codice.

Supporto per modelli di grandi dimensioni

Offre la possibilità di utilizzare la CPU e la memoria della GPU in un unico grande modello.

Evita le interruzioni durante la formazione

Possibilità di incrementare o ridurre dinamicamente le risorse allocate per progettare durante la formazione.

Ottimizzazione e visualizzazione della formazione

Permette di monitorare l'accuratezza del modello durante la formazione e di modificare o interrompere i modelli non convergenti o poco precisi.

Ottimizzazione e ricerca dei parametri massimi

Migliora l'accuratezza con la logica basata sui suggerimenti, senza interrompere la formazione.

Specifiche tecniche

Per un elenco completo delle specifiche tecniche, scaricare il documento IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

Leggi il data sheet

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