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Cisco lança servidor para inteligência artificial e machine learning

Cisco lança servidor para inteligência artificial e machine learning
Para ajudar as organizações a enfrentarem esses desafios, a Cisco lança uma solução computacional desenvolvida do zero para atender projetos de IA e ML.
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Cisco lança servidor para inteligência artificial e machine learning

September 17, 2018
  • Press Release

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  • Notícias Corporativas, Data Center

17 de Setembro de 2018 - A  inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquinas (ML, na sigla em inglês) abrem novos caminhos para as empresas solucionarem problemas complexos. Contudo, segundo o Gartner, “apenas 4% dos CIOs no mundo afirmam ter projetos de IA em produção” *. Esse percentual, porém, tende a crescer drasticamente nos próximos anos. E, quando isso acontecer, as equipes de TI terão dificuldade adicional para administrar novos padrões e cargas de trabalho rodando em seus data centers e novos relacionamentos dentro de suas empresas. Para ajudar as organizações a enfrentarem esses desafios, a Cisco lança uma solução computacional desenvolvida do zero para atender projetos de  IA e ML.

A tecnologia se baseia nos servidores Unified Computing Systems  (Cisco UCS) egarante 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 learningdemanda 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 UCSque 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.

 

Depoimentos

“Acreditamos que o poder do aprendizado de máquina deva ser disponibilizado a todas as organizações, seja na nuvem seja in loco, e estamos ansiosos para dar continuidade a nossos esforços colaborativos com a Cisco”, afirma David Aronchick, gerente de produto da Google Cloud. “Estamos felizes de ver a Cisco criando soluções para aprendizado de máquina, além de contribuir para o projeto de código aberto liderado pela Google, o Kubeflow. As organizações que rodarem o Kubeflow no novo servidor de deep learningUCS C480 se beneficiarão de ferramentas consistentes de aprendizado de máquina, que funcionam muito bem, tanto no data center quanto no Google Cloud.”

“A incorporação de GPUs Tesla V100 Tensor Core, da NVIDIA, no novo servidor Cisco UCS proporciona uma nova e poderosa solução para empresas de todos os setores avançarem em suas iniciativas de IA”, afirma Ian Buck, vice-presidente e gerente-geral de Computação Acelerada da NVIDIA. “Com as GPUs NVIDIA, os modelos de IA, que demandavam semanas de recursos de computação, agora podem ser treinados em poucas horas, permitindo que um universo inteiramente novo de problemas seja solucionado com ajuda da inteligência artificial.”

“Nossos pesquisadores de inteligência artificial e sistemas computacionais trabalham ativamente em soluções avançadas de GPU para otimização de carga de trabalho computacional, com o objetivo de aumentar a eficiência do deep learninge do aprendizado de máquina”, afirma Aditya Akella, professor da Universidade de Wisconsin em Madison, nos Estados Unidos. “Estamos ansiosos para testar o novo sistema computacional de deep leaning no Cisco UCS. Nossos pesquisadores estão focados em avaliar a plataforma para realizar trabalhos que melhorem a eficiência dos modelos de treinamento em situações de multi-tenancye de utilização compartilhada.”

Disponibilidade 

O servidor rack Cisco UCS C480 ML M5 foi desenvolvido a partir do portfólio de sistemas UCS B-Series, C-Series e HyperFlex da Cisco. Ele estará disponível para compra nos parceiros da Cisco no quarto trimestre de 2018, juntamente com uma série de suportes em IA e ML da Cisco Services, que inclui soluções analíticas, de deep learninge de automação.

Informações adicionais

*Fonte: GARTNER, Inc. Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2018, Svetlana Sinclair e Kenneth Brant, 24 de julho de 2018

Disclaimer do Gartner

O Gartner não endossa nenhum fabricante, produto ou serviço citado nas publicações sobre suas pesquisas, e não aconselha usuários de tecnologia a optar apenas pelos fornecedores com as melhores avaliações ou outras classificações. As publicações de pesquisas do Gartner consistem em opiniões da organização de pesquisa do Gartner e não devem ser interpretadas como constatações de fato. O Gartner se exime de quaisquer garantias, expressas ou implícitas, em relação a esta pesquisa, incluindo garantias de comerciabilidade ou adequação a uma finalidade específica.

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