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Come creare una pipeline dati per i flussi di lavoro con l’AI

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Come creare una pipeline dati per i flussi di lavoro con l’AI

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Quali sono gli elementi da considerare per progettare una pipeline di dati per l’AI e il deep learning? Cosa fare per eliminare i colli di bottiglia e migliorare il throughput? In che modo è possibile accelerare il flusso di dati attraverso la pipeline, sia on premise che in cloud?

23 Gennaio 2019

Le aziende oggi sono sempre più propense a sfruttare le nuove tecnologie come Intelligenza Artificiale, deep learning e machine learning per introdurre nuovi servizi e trarre più valore dai dati aziendali. Per raggiungere questo obiettivo, hanno bisogno di un’architettura di dati completa ed efficiente in grado di eliminare i colli di bottiglia e velocizzare il processo operativo.

In questo contesto, è fondamentale effettuare un’attenta pianificazione delle infrastrutture e identificare le strategie da implementare per facilitare il flusso di dati attraverso la pipeline di deep learning, giungere a tempi di implementazione più rapidi e massimizzare la differenziazione competitiva.

Questo white paper, fornito da NetApp, illustra le sfide dell’infrastruttura AI e spiega come creare una pipeline di dati per i flussi di lavoro di deep learning oggi. Leggendolo scoprirete quali sono:

  • gli step per creare un’architettura hardware agile capace di evolvere rapidamente
  • le strategie che permettono di accelerare il flusso di dati attraverso la pipeline, sia on premise che in cloud
  • i passi da seguire per eliminare i colli di bottiglia operativi e ottimizzare la produttività
  • le considerazioni da fare per un eventuale passaggio al modello edge-to-cloud

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