Modelo de utilidad por "SERVIDOR PARA PROCESAMIENTO DE DATOS DE CONSUMIDORES PROVENIENTES DE REGISTROS ON LINE EN CLÚSTERES DE CONSUMO"

Reivindicaciones:
+ ES-1305562_U1. Servidor para procesamiento de datos de consumidores provenientes de registros on line en clústeres de consumo caracterizado porque comprende: - Dos unidades centrales de procesamiento o CPUs (1) interconectadas entre sí mediante un bus de comunicaciones (2), - Dos conjuntos de memorias RAM (3) formadas por memorias de acceso aleatorio dinámico síncrono de cuarta generación de velocidad de datos doble, donde cada conjunto de memorias RAM (3) está en conexión con cada uno de las CPUs (1) - Ocho GPU ó unidades de procesamiento gráfico que son tarjetas gráficas (5) altamente avanzadas diseñadas para la computación de alto rendimiento, - Dos conjuntos de ranuras de conexión (6) para tarjetas gráficas, - Un serie de conmutadores (4) que establecen la conexión entre las CPUs (1) con las aceleradoras gráficas (5) y con las ranuras de conexión (6) - Un controlador de la ruta de los datos (7) en conexión con la menos una de las dos CPUs (1) y al que se están conectados - Una serie de zócalos (10) para discos duros - Un procesador de gestión (8) que se encarga de gestionar las salidas de datos a través de los conectores (9), que pueden ser de diferentes tipos.

Los productos y servicios protegidos por este registro son:
G06F 13/38 - G06F 15/00 - G06F 16/10 - H10B 80/00 - G06Q 30/0202

Descripciones:
+ ES-1305562_U SERVIDOR PARA PROCESAMIENTO DE DATOS DE CONSUMIDORES PROVENIENTES DE REGISTROS ON LINE EN CLÚSTERES DE CONSUMO OBJETO DE LA INVENCIÓN Es objeto de la presente invención, tal y como el título de la invención establece un servidor para procesamiento de datos de consumidores provenientes de registros online en clústeres de consumo, que permite optimizar las tareas de machine learning y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Caracteriza a la presente invención el especial diseño y configuración de todos y cada uno de los elementos que forman parte del servidor con objeto de posibilitar segmentaciones más rápidas y precias de los datos de consumidores para anticipar mejor el comportamiento de los usuarios en el futuro. Por lo tanto, la presente invención se circunscribe dentro del ámbito de los servidores para procesamiento de datos. ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Las empresas disponen de grandes bases de datos históricas de interacciones de usuarios que pueden utilizarse para segmentar a dichos usuarios y anticipar su comportamiento futuro de manera predictiva. Sin embargo, los algoritmos de tradicionales de clusterización, como K-means, tienen limitaciones para procesar este tipo de datos. En especial, algoritmos como K-means requieren especificar previamente el número de clusters, lo cual no es factible cuando no se conoce la estructura subyacente en los datos. Asimismo, tienden a formar clusters de forma regular, tales como esféricos u ovalados, lo cual no se ajusta a la forma potencialmente irregular de los grupos en los datos de usuarios según sus comportamientos y preferencias. Estos problemas técnicos con los algoritmos de clusterización estándar para segmentar grandes bases de datos de usuarios históricos con el fin de realizar segmentaciones predictivas fue la motivación para explorar nuevos nfoques. La presente invención busca abordar esta necesidad mediante el desarrollo de un servidor de dusterización específicamente adaptado a la estructura no regular de los datos de usuarios, como el servidor de clusterización adaptado a la estructura irregular de los datos de usuarios que plantea esta invención. Los servidores para aprendizaje automático requieren una alta capacidad de procesamiento en paralelo, dada la carga computacional del entrenamiento de modelos. Las GPU (Graphics Processing Units) son ideales para realizar estas tareas de manera eficiente. La escalabilidad es clave en estos sistemas, para poder expandir fácilmente la capacidad según las necesidades. Los chasis tipo RAC (Remote Access Card) permiten integrar los servidores en infraestructuras de computación de alto rendimiento. El software del servidor distribuye la carga de trabajo entre múltiples GPU, optimizando la capacidad máxima de cada una de las GPUs. para entrenar modelos de aprendizaje profundo (deep learning) de forma rápida. De esta forma, se espera superar las limitaciones de los métodos existentes y posibilitar segmentaciones más precisas que permitan anticipar mejor el comportamiento de los usuarios en el futuro. Por lo tanto, es objeto de la presente invención superar los inconvenientes del estado de la técnica, desarrollando un servidor como el que a continuación se describe y queda recogido en su esencialidad en la reivindicación primera. DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN El objeto de la presente invención queda recogido en su esencialidad en la reivindicación independiente y las diferentes realizaciones están recogidas en las reivindicaciones dependientes. La presente invención tiene por objeto un servidor para procesamiento de datos de consumidores provenientes de registros on-line en clústeres de consumo. El servidor consiste en una placa base montada en un chasis apilable tipo RAC, sin necesidad de superficie horizontal. Posee múltiples puertos de red en el panel frontal, ordenados y en cantidad suficiente para cualquier aplicación. También incluye puertos standard como USB (Universal Serial Bus) , VGA (Video Graphics Array) , serie, etc. El diseño busca facilitar su uso en entornos de big data e inteligencia artificial. La integración en infraestructuras de computación de alto rendimiento se ve favorecida por el chassis RAC. El software especializado permite distribuir la carga de procesamiento entre todas las GPU, optimizando el entrenamiento de modelos de machine learning e IA. El servidor objeto de la invención comprende: - Dos unidades centrales de procesamiento o CPUs interconectadas entre sí mediante un bus de comunicaciones, - Al menos dos conjuntos de memorias RAM formadas por memorias de acceso aleatorio dinámico síncrono de cuarta generación de velocidad de datos doble, donde cada conjunto de memorias RAM está en conexión con cada uno de las CPUs, - Una serie de unidades de procesamiento general o aceleradoras gráficas (5) altamente avanzadas diseñadas para la computación de alto rendimiento, - Al menos dos conjuntos de ranuras de conexión para tarjetas gráficas, - Un serie de conmutadores que establecen la conexión entre las CPUs con las aceleradoras gráficas y con las ranuras de conexión, - Un controlador de la ruta de los datos en conexión con la menos una de las dos CPUs y al que se están conectados o Una serie de zócalos para discos duros o Un procesador de gestión, que se encarga de gestionar las salidas de datos a través de los conectores (9) , que pueden ser de diferentes tipos. Este servidor optimizado ofrece flexibilidad, escalabilidad y máximo rendimiento para aplicaciones exigentes de Deep learning (aprendizaje profundo) . El servidor descrito es capaz de recibir en tiempo real grandes volúmenes de datos transaccionales de cientos de Call Centers independientemente de dónde estén ubicados físicamente. A través de sus múltiples interfaces de red y almacenamiento asivo, almacena la información de ventas y características demográficas de cada mercado. Su potente hardware y software de deep learning permiten aplicar algoritmos de clusterización no supervisada sobre los datos. De esta forma, el servidor es capaz de agrupar automáticamente los mercados con patrones de compra similares, teniendo en cuenta variables como ubicación, género, edad, categorías demandadas, temporada, etc. Esta segmentación aporta una valiosa información para diferenciar la estrategia comercial de la empresa y poder así optimizar precios, productos y promociones para cada sector de compra. Salvo que se indique lo contrario, todos los elementos técnicos y científicos usados en la presente memoria poseen el significado que habitualmente entiende un experto normal en la técnica a la que pertenece esta invención. En la práctica de la presente invención se pueden usar procedimientos y materiales similares o equivalentes a los descritos en la memoria. A lo largo de la descripción y de las reivindicaciones la palabra "comprende" y sus variantes no pretenden excluir otras características técnicas, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y características de la invención se desprenderán en parte de la descripción y en parte de la práctica de la invención. EXPLICACIÓN DE LAS FIGURAS Para complementar la descripción que se está realizando y con objeto de ayudar a una mejor comprensión de las características de la invención, de acuerdo con un ejemplo preferente de realización práctica de la misma, se acompaña como parte integrante de dicha descripción, un juego de dibujos en donde con carácter ilustrativo y no limitativo, se ha representado lo siguiente. En la figura 1, podemos observar una representación esquemática del servidor objeto de la invención. REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN A la vista de las figuras se describe seguidamente un modo de realización preferente de la invención propuesta. En la figura 1 podemos observar que el servidor objeto de la invención comprende: - Dos unidades centrales de procesamiento o CPUs (1) interconectadas entre sí mediante un bus de comunicaciones (2) , - Dos conjuntos de memorias RAM (3) formadas por memorias de acceso aleatorio dinámico síncrono de cuarta generación de velocidad de datos doble, donde cada conjunto de memorias RAM (3) está en conexión con cada uno de las CPUs (1) - Ocho GPU ó unidades de procesamiento gráfico que son tarjetas gráficas (5) altamente avanzadas diseñadas para la computación de alto rendimiento, - Dos conjuntos de ranuras de conexión (6) para tarjetas gráficas, - Un serie de conmutadores (4) que establecen la conexión entre las CPUs (1) con las aceleradoras gráficas (5) y con las ranuras de conexión (6) - Un controlador de la ruta de los datos (7) en conexión con la menos una de las dos CPUs (1) y al que se están conectados o Una serie de zócalos (10) para discos duros o Un procesador de gestión (8) que se encarga de gestionar las salidas de datos a través de los conectores (9) , que pueden ser de diferentes tipos. Descrita suficientemente la naturaleza de la presente invención, así como la manera de ponerla en práctica, se hace constar que, dentro de su esencialidad, podrá ser llevada a la práctica en otras formas de realización que difieran en detalle de la indicada a título de ejemplo, y a las cuales alcanzará igualmente la protección que se recaba, siempre que no altere, cambie o modifique su principio fundamental.

Publicaciones:
ES1305562 (06/02/2024) - U Solicitud de modelo de utilidad
ES1305562 (26/04/2024) - Y Modelo de utilidad
Eventos:
En fecha 29/11/2023 se realizó Registro Instancia de Solicitud
En fecha 30/11/2023 se realizó 3406X_Solicitud Correcciones
En fecha 30/11/2023 se realizó Admisión a Trámite
En fecha 30/11/2023 se realizó 1001U_Comunicación Admisión a Trámite
En fecha 01/12/2023 se realizó 1551X_Notificación Correcciones Admitidas
En fecha 30/01/2024 se realizó Continuación del Procedimiento y Publicación Solicitud
En fecha 30/01/2024 se realizó 1110U_Notificación Continuación del Procedimiento y Publicación Solicitud
En fecha 06/02/2024 se realizó Publicación Solicitud
En fecha 06/02/2024 se realizó Publicación Folleto Publicación
En fecha 22/04/2024 se realizó Concesión
En fecha 22/04/2024 se realizó 1201U_Notificación Concesión
En fecha 26/04/2024 se realizó Publicación Concesión Modelo Utilidad