Cisco svela il server su misura di intelligenza artificiale - CorCom

LA NOVITA'

Cisco svela il server su misura di intelligenza artificiale

Pensato per accelerare il deep learning viene incontro alle necessità di data scientists e sviluppatori. I clienti del finance che hanno già testato la soluzione stanno esplorando nuovi modi per migliorare il rilevamento delle frodi e il trading algoritmico. Nel settore sanitario si punta ad affinare insights e diagnostica

17 Set 2018

A. S.

Oltre alle grandi opportunità per le aziende, che hanno a loro disposizione nuovi strumenti per risolvere problemi complessi, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono destinati ad aprire nuove sfide per l’IT, che si troverà di fronte a una crescente difficoltà nel gestire nuovi carichi di lavoro, nuovi modelli di traffico e nuove relazioni all’interno del proprio business. Per rispondere a questa esigenza Cisco ha appena presentato “server Cisco Ucs”, il proprio primo modello di server creato per i carichi di lavoro Ai e Ml.

La caratteristica principale è di riuscire ad accelerare il deep-learning, una forma di machine learning ad alta intensità di calcolo che utilizza reti neurali e grandi quantità di dati per addestrare i computer a compiti complessi. Dotato di potenti Gpu Nvidia, spiega la società in una nota, è progettato per accelerare molti dei più noti stack software di apprendimento automatico di oggi, facilitando il lavoro di Data scientist e sviluppatori.

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“Nei prossimi anni, le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale e il machine learning diventeranno un elemento chiave per le imprese. Se questo risolverà molti problemi di business complessi, creerà anche nuove sfide per l’IT – spiega Roland Acra, Svp e Gm del Cisco Data Center Business Group – L’aggiunta di potenza alla linea Cisco UCS potrà far crescere il numero di iniziative basate su AI in un’ampia gamma di settori industriali. I nostri clienti che hanno già testato questa soluzione e operanti nel settore finanziario stanno esplorando nuovi modi per migliorare il rilevamento delle frodi e migliorare il trading algoritmico. Allo stesso modo, nel settore sanitario, sono interessati ad affinare gli insights e la diagnostica, migliorando la classificazione delle immagini mediche accelerando la scoperta di farmaci e la ricerca”.

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