スポットライト

マルチテナンシー

複数モデルを実行する多数のデータ・サイエンティスト間でサーバー・リソースを動的に共有することで、使用効率とROIを向上します。

分散データの取り込み、変換およびトレーニング

サーバーのクラスターでジョブの並列処理ができ、成果達成までの時間を短縮します。

分散トレーニング・ファブリック

ほとんどのアプリケーションがコードを変更する必要なく並列で実行できます。

大規模モデルのサポート

単一の大規模モデルでCPUとGPUメモリーを活用する機能を提供します。

トレーニング中の中断の回避

トレーニング中にモデルに割り振られるリソースを動的に増加または減少させる機能があります。

トレーニングの可視化とチューニング

トレーニングの進行中にモデルの精度を監視して、モデルが収束しないか精度が低い場合には調整または停止することができます。

ハイパー・パラメーター検索と最適化

トレーニングの実行中に提案ベースのロジックで正確性を高めます。

技術仕様

技術仕様の詳細については、IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impactデータ・シートをご覧ください。

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impactデータシート

資料を読む

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