12/09/2023

• Optimizado para el aprendizaje profundo (Deep learning)
  
  Nuestras máquinas están diseñadas y construidas para funcionar en aplicaciones de aprendizaje profundo.
  Las aplicaciones de aprendizaje profundo requieren memoria rápida, alta interconectividad y mucha potencia de procesamiento. Nuestro diseño multi-GPU alcanza el mayor rendimiento posible actualmente dentro de este factor de forma.

• Componentes bien equilibrados

  Todos nuestros componentes han sido seleccionados por su eficiencia energética, durabilidad y alto rendimiento. Están perfectamente equilibrados, por lo que no existen cuellos de botella en el rendimiento. Optimizamos nuestro hardware en términos de costo por rendimiento, sin comprometer la resistencia y la confiabilidad.

• Probado con aplicaciones de aprendizaje profundo de la vida real

  Nuestro hardware se diseñó por primera vez para nuestras propias necesidades de aplicaciones de aprendizaje profundo y evolucionó a lo largo de años de experiencia en marcos de aprendizaje profundo y construcción de hardware de PC personalizado.

• Administrador de contenedores AIME ML

  Nuestros servidores y estaciones de trabajo se envían con AIME ML Container Manager preinstalado, una pila de software integral que permite a los desarrolladores configurar fácilmente proyectos de IA y navegar entre proyectos y frameworks.

  Las bibliotecas y los controladores de GPU necesarios para cada framework de aprendizaje profundo se incluyen en contenedores Docker preconfigurados y se pueden iniciar con un solo comando.

  Los frameworks más comunes como TensorFlow, Keras, PyTorch y Mxnet están preinstalados y listos para usar.

  AIME ML Container Manager facilita la vida a los desarrolladores para que no tengan que preocuparse por los problemas de instalación de la versión del framework.

Beneficios para tus proyectos de Deep Learning

• Iterar más rápido

  Esperar improductivamente un resultado es frustrante. El tiempo máximo de espera aceptable es dejar la máquina funcionando durante la noche para poder comprobar los resultados a la mañana siguiente y seguir trabajando.

• Ampliar la complejidad del modelo

  En caso de que tenga que limitar sus modelos debido al tiempo de procesamiento, seguramente no tendrá suficiente tiempo de procesamiento. Libere la precisión adicional posible para ver dónde están los límites reales.

  Entrene con más datos, aprenda más rápido qué funciona y qué no con la capacidad de realizar iteraciones completas en todo momento.

• Explora sin retrocesos

  Los errores ocurren como parte del proceso de desarrollo. Son necesarios para aprender y perfeccionar. Es molesto cuando cada error se puede medir como una cierta cantidad de dinero perdida en planes de servicios externos. ¡Libérese de correr contra el contador de costos y ejecute su propia máquina sin perder rendimiento!

• Proteja sus datos

  ¿Está trabajando con datos sensibles o datos que sólo pueden procesarse dentro de su empresa? Proteja sus datos al no tener que cargarlos en proveedores de servicios en la nube; en su lugar, procéselos en su hardware propietario.

• Comience nada más abrir la caja

  Nuestras máquinas vienen con el sistema operativo Linux preinstalado configurado con los controladores y marcos más recientes como Tensorflow, Keras, PyTorch y MXNet. Simplemente inicie sesión y comience de inmediato con su marco de aprendizaje profundo favorito.

• Configuraciones sin competencia!
  Servidores AIME A8000 de 4U con hasta ocho GPU o aceleradores, CPU EPYC dual, velocidades de bus PCIe 4.0 más rápidas y conectividad de red de hasta 100 GB. Un caballo de batalla de múltiples GPU diseñado para funcionar en su centro de datos o ubicación compartida.
  Servidores AIME A4004 de 2U con la última generación de EPYC Genoa con hasta cuatro GPU o aceleradores, velocidades de bus PCIe 5.0 más rápidas y conectividad de red de hasta 100 GB. Diseñado para funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana en su centro de datos o ubicación compartida para obtener la informática de alto rendimiento más confiable.