Platformy computingowe

Wykorzystując zaawansowane algorytmy i specjalizowane instrukcje procesorów jesteśmy w stanie przeprowadzać mnogie, często skomplikowane obliczenia, i analizować dane przede wszystkim Big Data z prędkością nieosiągalną dla konwencjonalnych systemów. Można je wykorzystać w wielu przestrzeniach, jak na przykład:

• Symulacje naukowe i badania medyczne
  Platformy computingowe niezwykle dobrze odnajdują się w środowiskach edukacyjnych, badawczych oraz medycynie. Dzięki nim analiza zjawisk chemicznych, biologicznych lub fizycznych staje się precyzyjniejsza i szybsza w dostarczaniu niezbędnych danych pracownikom naukowym. Medycyna może pochwalić się lepszą weryfikacją chociażby zdjęć RTG czy tomografii celem efektywniejszej diagnozy pacjentów lub tworzeniem leków, zapominając o czasochłonnych badaniach dotychczasowymi metodami.
• Wspieranie procesów inżynieryjnych
  Urządzenia pomagają w projektowaniu i testowaniu nowych konstrukcji, obliczeniach mechanicznych, analizie wytrzymałości i optymalizacji procesów inżynieryjnych. Większa moc obliczeniowa to większy zakres możliwości, dzięki czemu są one w stanie zasymulować przemysłowe środowiska, dostarczając rozwiązania gotowe do pracy na rynku. Ich rozwinięte możliwości znacząco skracają procesy badań i rozwoju biznesu (Research and development).
• Przetwarzanie Big Data
  Platformy computingowe odgrywają kluczową rolę w przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych, oferując zestaw narzędzi, technologii i rozwiązań dedykowanych do analizy Big Data. Wysoka skalowalność oraz przetwarzanie równoległe w środowiskach rozproszonych to równoczesna obsługa nawet petabajtów danych w różnorodnych formatach realizująca zadania w niespodziewanie krótkim czasie.
• Sztuczna inteligencja
  Dzięki zaawansowanej mocy obliczeniowej, specjalistycznym bibliotekom, rozwiązaniom w chmurze oraz dedykowanym układom, takim jak GPU i TPU, możliwe jest efektywne przetwarzanie ogromnych zestawów danych i skomplikowanych algorytmów. Nowoczesne platformy computingowe to otwarcie drzwi do szybszego trenowania, optymalizacji i wdrażania zaawansowanych modeli AI w praktycznych zastosowaniach dla nauczania maszynowego i głębokich sieci neuronowych.