Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
SAS Viya – одна из лучших платформ для машинного обучения в 2020 году

10, ноябрь 2020  — 

Компания SAS была названа лидером рейтинга IDC MarketScape Worldwide Advanced Machine Learning Software Platforms 2020 Vendor Assessment . Эксперты агентства отметили, что SAS инвестирует в технологии, которые сильнее других меняют мир – искусственный интеллект и машинное обучение.

Отчет IDC MarketScape – новейшее признание возможностей SAS в области искусственного интеллекта, машинного обучения и углубленной аналитики.

Эксперты подчеркнули, что SAS Viya обеспечивает непрерывный процесс интеллектуального анализа данных и машинного обучения с помощью интерактивного и программного интерфейса. Также агентство отмечает сильные стороны SAS в приложениях ИИ, которые обеспечивают работу как со структурированными данными, так и с текстовой информацией и фото/видео данными, используя максимум от классического машинного обучения, текстовой аналитики и компьютерного зрения.

Ссылаясь на возможности модернизированной платформы SAS Viya, IDC делает акцент на том, что SAS централизует управление всеми моделями с открытым исходным кодом и написанных на SAS, обеспечивая полную прозрачность и контроль над всей деятельностью по моделированию. А также упрощает развертывание моделей, помогая преодолеть критическую « последнюю милю » аналитики, и предлагает централизованный репозиторий для мониторинга и управления эффективностью всех аналитических моделей.

« Все больше компаний, которые владеют большим количеством данных. И они ценят машинное обучение, т.к. эта технология помогает им быстро получать ценную информацию и совершенствовать процесс принятия решений, – говорит Сьюзан Келер, специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению в SAS. – Технологии машинного обучения SAS и аналитическая платформа SAS Viya помогают людям любого уровня квалификации – руководителям, специалистам по работе с данными, бизнес-аналитикам и другим – преобразовывать данные в решения и конечные результаты с помощью удобной облачной среды для совместной работы ».

« Успех на быстро развивающемся рынке программных платформ для ИИ требует от поставщиков передовых программных платформ для машинного обучения продолжать инновации и предоставлять инструменты, помогающие клиентам ускорить разработку, внедрение и мониторинг моделей машинного обучения, – комментирует Давид Шубмел, директор по исследованиям программных платформ для ИИ компании IDC. – Сильные стороны SAS – в продуктовых и бизнес-стратегиях, в темпах исследований и разработок, производительности и соответствии потребностям клиентов ».

Предстоящая версия SAS Viya с обновленной функциональностью

( выходит в следующем месяце) будет доступна для загрузки в облаке, как и все последующие обновления платформы. Обновленная платформа SAS Viya – это один из результатов инвестиций SAS в размере 1   миллиарда долларов в искусственный интеллект.

Справочная информация

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT-компанией, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики. Сегодня в ее офисах по всему миру работают около 14   тысяч сотрудников. Клиентами SAS являются более 83 тысяч организаций в 158 странах мира. Среди них – 92 компании из первой сотни лидеров, включенных в список «2018 FORTUNE Global 500®».

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), 9   страховых компаний (Ингосстрах, Ренессанс Страхование, ВСК и др.), РЖД, « Аэрофлот », лидеры розничной торговли, государственные организации, крупнейшие компании из телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора.

Страница SAS Россия в Facebook: http://www.facebook.com/SASRussia

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости SAS

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.