NEC acelera machine learning para computadores vetoriais
A nova tecnologia de processamento de dados acelera a execução da aprendizagem de máquina em computadores vetoriais em mais de 50 vezes quando comparada com tecnologias Spark.
A empresa anunciou o desenvolvimento de uma tecnologia de processamento de dados que envolve computação e comunicação que tiram partido de estruturas de dados sparse matrix para acelerar significativamente o desempenho de machine learning em computadores vetoriais.
Adicionalmente, a NEC desenvolveu um middleware que permite os utilizadores lançem facilmente lançar o pregaram a partir de infraestruturas Python ou Spark, que são comummente usadas para análise de dados, sem necessidade de programação especial.
“Esta tecnologia permite aos utilizadores beneficiar rapidamente dos resultados da aprendizagem máquina, incluindo a colocação otimizada de anúncios na web, recomendações e análise de documentos, “ referiu, em comunicado, Yuichi Nakamura, Diretor Geral dos System Platform Research Laboratories da NEC Corporation.
“Além disso, a análise de baixo custo usando um pequeno número de servidores, permite a um grande número de utilizadores tirar vantagem da análise de dados em grande escala que anteriormente estava apenas disponível a grandes empresas”, acrescentou o executivo.
Entretanto a empresa japonesa está a construir um computador vetorial de próxima geração para atender, de forma flexível, a uma vasta gama de necessidades de preço e desempenho e dar uso a esta tecnologia de forma mais ampla.
