CESGA apoya a la comunidad de Machine Learning con un nuevo servicio para instituciones y empresas
Las tecnologías de aprendizaje máquina (Machine Learning) son un referente actual en todo tipo de sectores, desde TIC a la industria manufacturera. Estas tecnologías son una de las herramientas preferidas en la actualidad para extraer el máximo provecho de los datos que se están produciendo. Entre otras cosas permiten el análisis de videos en tiempo real para extraer información útil, la identificación de objetos en imágenes o el procesado de series temporales para conocer las posibilidades de que una máquina falle próximamente. Las posibilidades son innumerables.
Sin embargo, las técnicas más modernas (como el llamado Deep Learning) necesitan para obtener su máximo rendimiento grandes volúmenes de datos y una gran capacidad de computación. Esta se puede obtener tanto por el uso simultáneo de muchos procesadores o utilizando GPUs. Sin embargo, el uso de un solo ordenador limita mucho las posibilidades, tanto en los tamaños de los modelos como en la búsqueda de los parámetros adecuados de estos. Por este motivo, el CESGA quiere apoyar a empresas, instituciones e investigadores en su trabajo de definición de algoritmos de Machine Learning poniendo a su disposición las capacidades computacionales del Finis Terrae II.
El nuevo servicio de Finis Terrae II para Machine Learning incluye la disponibilidad de los entornos de desarrollo de Machine Learning más utilizadas por la comunidad, adaptadas a la arquitectura del computador para obtener el máximo rendimiento. Así, están disponibles: Tensorflow, Caffee, Torch, Theano, Caffe2 y CNTK. Además del acceso a estos entornos, el personal de soporte del CESGA puede ayudarle en la ejecución eficiente de sus procesos de entrenamiento de nuevos modelos. La infraestructura se complementa con el acceso compartido de una gran capacidad de almacenamiento (de centenares de TBs) para tener acceso a todos los datos necesarios para el entrenamiento.
Gracias a las capacidades computacionales del Finis Terrae II, es posible desarrollar modelos de Deep Learning más complejos y competitivos, acelerar su entrenamiento, realizar búsquedas de los modelos que mejor se ajusten a sus datos, o encontrar los parámetros que permiten un entrenamiento más eficaz. Todo ello en un entorno rápido y eficaz.
Si quiere saber más sobre las capacidades de este nuevo servicio, no dude en ponerse en contacto con el departamento de aplicaciones a través del correo electrónico aplicaciones[AT]cesga.es, en donde estaremos encantados de escuchar sus necesidades y ayudarle a poner en funcionamiento sus propuestas.