Google Cloud AI è più veloce e più flessibile

Google Cloud AI è più veloce e più flessibile

La piattaforma Google Cloud AI è stata aggiornata con nuove funzionalità mirate a semplificare il deployment dei modelli. Sono ora disponibili container personalizzati e si può scegliere fra differenti configurazioni di macchine virtuali

di pubblicata il , alle 19:01 nel canale Cloud
Googleintelligenza artificiale
 

Google ha introdotto importanti aggiornamenti per la sua piattaforma Cloud AI dedicata allo sviluppo di applicazioni basate su algoritmi di machine learning, rendendola più veloce e soprattutto più flessibile che in passato. 

Google Cloud AI supporta l'accelerazione hardware su GPU

Uno dei principali vantaggi della piattaforma Google Cloud AI è la possibilità di addestrare i modelli di AI in un ambiente senza server, direttamente sul cloud, evitando agli sviluppatori di doversi occupare della gestione dell'infrastruttura: agli sviluppatori basta indicare quale delle quattro configurazioni disponibili utilizzare per il calcolo e il sistema provvede ad allocare le risorse e configurare le macchine virtuali. Con il nuovo aggiornamento alle quattro configurazioni disponibili ne sono state aggiunte di nuove ed ora è disponibile l'accelerazione su GPU NVIDIA T4, che può velocizzare enormemente alcuni tipi di calcolo - per esempio quello che richiedono di processare testo, audio o immagini. 

Il nuovo backend è basato su un'architettura a microservizi costruita attorno al Google Kubernetes Engine e ora permette di registrare i log online prediction requests su BigQuery, così da poterli analizzare con attenzione e valutare se e quanto è necessario procedere a un nuovo training del modello di AI.

Google Cloud AI e Wildlife Insights: un esempio concreto

Fra gli esempi di reale utilizzo di Google Cloud AI vale la pena di citare quello di Wildlife Insights, azienda americana che si è posta l'ambizioso obiettivo di analizzare e catalogare in tempo reale informazioni sulle specie animali selvatiche. "Wildlife Insights trasforma milioni di immagini di animali in un set di dati che ci aiuta a comprendere i comportamenti degli animali, cosi da proteggerli e preservarne la specie" - ha commentato Eric H. Fegraus, Senior Director di Conservation Technology - "La piattaforma Google Cloud AI ci aiuta a generare modelli di machine learning affidabili e integrare con semplicità le loro predizioni all'interno delle nostre applicazioni. Le predizioni veloci all'interno di un ambiente scalabile basato su GPU sono fondamentali per l'esperienza utente".

Maggiori informazioni sulle novità di Google Cloud AI sono disponibili sul blog ufficiale della piattaforma

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