Wavecrafters

Nuestros Servicios

Computación con GPUs

Ayudamos a traer el poder de la supercomputación a tu empresa, ayudando a paralelizar tu código. Es parte de nuestra filosofía que mantengas tu autonomía. Para garantizarla nos aseguraremos de que tu equipo siempre tenga el conocimiento de cómo funciona el código.

Visualización

A menudo, el conocimiento viene de una correcta visualización de los datos. Ofrecemos herramientas y asistencia para ayudar a mostrar tus datos de tal manera que la comprensión sea lo más intuitiva posible. Tenemos expertos en visualización de gráficas, grafos, 2D, 3D y realidad virtual.

Machine Learning

Somos expertos en Deep Neural Networks, Genetic Algorithms, Support Vector Machines y otras técnicas que, combinadas con las tremenda capacidad de computación de las tarjetas gráficas, pueden ser usadas para aprender de tus datos, de tal manera que se revela información vital que de otra manera no hubiera podido ser descubierta.

Big Data

Ayudamos a traer el poder del Big Data a tu empresa. Utilizando el poder de las GPUs y nuestro conocimiento en Machine Learning, podemos recoger, analizar y almacenar grandes cantidades de datos que de otra manera serían intratables

Por Qué Nosotros

Co-desarrollo

Para nosotros es muy importante que mantegas el control del código y de tu aplicación. Por eso trabajamos junto a tu equipo, normalemente explicando y programando con ellos cada línea de código.

Precio Cerrado

Como empresa entendemos la importancia de tener el presupuesto controlado. Por eso siempre acordamos un precio cerrado al principio del proyecto. Si se necesitan más horas, no te cobraremos por ellas. De esa manera tú siempre tienes el control.

Independencia Tecnológica

Nos adaptamos a tu tecnología y al framework que utilices. Tenemos experiencia trabajando tanto con Linux como con Windows. Hemos trabajado con multitud de lenguajes de programación, como por ejemplo: CUDA, Java, C, C++, OpenGL, .NET, Javascript, NodeJS, Octave / Matlab, etc.

Formación Personalizada

Siempre adaptamos los cursos y el material a tus necesidades específicas. Nunca recibirás de nosotros un curso genérico que le sea de poca utilidad a tu empresa.

Nuestro Blog

Exclusive prefix sum scan

Today Im going to try to explain a really useful algorithm for any parallel developer, but that took me a while to understand and to program myself. In this example we’ll be doing the exclusive version of the prefix sum scan, as it is a little bit more difficult than the inclusive version. It is possible to do this by computing the inclusive scan and then substracting the original vector from the result, but in this post we are going to do it a little bit different.

KNN normalizing the data

In a previous post we saw the knn classifier but said little about the data itsef, just that we use hash with two keys: {features: [f1, f2, ..., fn], label: lbl}{:lang="ruby"} The new point can use the same format, {features:[f1, f2, ..., fn]}{:lang="ruby"} but without the label, because is what we want to find.

Playing with classifiers KNN

In a recent project we needed a classifier, so we’ve been playing with clasiffiers last months. At the end we choosed SVM for the project, but I want to show you one that I like and it’s easy to implement, the k-nearest neighbors (k-NN) classifier.

Vicente Cuéllar

CEO

Ingeniero de Caminos con más de 15 años de experiencia trabajando en el desarrollo software y en la computación de alto rendimiento. Experto en los campos de Big Data, Machine Learning y Modelización Numérica, ha estado trabajando durante muchos años en paralelización (CUDA y MPI) y le encanta la visualización de datos (OpenGL, HTML5, Canvas, etc.)

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