Платформа для ускорения работы приложений с машинным обучением

Компания InAccel выпустила платформу, которая позволяет ускорять работу приложений с машинным обучением и модели нейронных сетей. Специалисты по анализу данных и ML-инженеры теперь могут более чем в 10 раз ускорить выполнение ресурсоемких рабочих нагрузок и снизить временные затраты за счёт нулевого изменения кода. Платформа поддерживает широко используемые фреймворки, такие как Keras, Scikit-learn, Jupyter Notebooks и Spark.

FPGA — это адаптируемые аппаратные платформы, которые могут предложить отличную производительность и снижение эксплуатационных расходов для приложений, связанных с машинным обучением, обработкой видео и так далее. Однако, простое и эффективное развертывание пользователями, не имеющими предварительных знаний о FPGA, было сложной задачей.

InAccel представила диспетчер ресурсов FPGA, который позволяет мгновенно развёртывать, масштабировать и управлять ресурсами FPGA, упрощая его использование для приложений, использующих машинное обучение. Благодаря интеграции с JupyterHub специалисты могут пользоваться всеми преимуществами, которые предоставляет JupyterHub, такими как лёгкий доступ к вычислительной среде для мгновенного выполнения Jupyter-ноутбуков.

Платформа ускоренного машинного обучения, предоставляемая InAccel FPGA, может использоваться как локально, так и в облаке. Таким образом, пользователи могут насладиться простотой Jupyter-ноутбуков и в то же время ощутить значительное ускорение работы своих приложений, которые решают задачи регрессии, кластеризации или классификации.