Partner für grafikprozessorbeschleunigte Analysen

KI-beschleunigte Analysen und interaktive Visualisierung

Grafikprozessorbeschleunigte Analyseanwendungen

Branchenführende grafikprozessorbeschleunigte Anwendungen für Deep Learning und beschleunigte Analysen werden auf eine schnelle, zuverlässige und völlig intuitive Implementierung geprüft. Anzahl und Qualität unserer Anwendungspartner, Lösungen, Technologien, Servicepartner und Partner für Forschungsprojekte werden weiterhin steigen.

Anaconda

Anaconda

Anaconda ist die führende Plattform für Open Data Science. Sie basiert auf Python, der Sprache, die sich in der Datenwissenschaft am schnellsten verbreitet. Diese kostenlose, leistungsstarke Python & R-Distribution umfasst mehr als 1.000 kuratierte Pakete.

     
BlazingDB

BlazingDB

BlazingDB ist ein äußerst leistungsfähiges SQL-Data-Warehouse für Anforderungen im Petabyte-Bereich. Dank einer verteilten Architektur mit Grafikprozessoren bietet BlazingDB revolutionäre SQL der nächsten Generation.

     
Graphistry

Graphistry

Die intelligente Graphistry-Plattform für visuelle Ermittlungen macht sich die Leistung von NVIDIA-Grafikprozessoren zunutze, um die Analyse und Untersuchung von Ereignissen und Objekten und deren Skalierung auf Millionen von Datenpunkten zu optimieren.

H2O.ai

H2O.ai

H2O.ai ermöglicht mit grafikprozessorbeschleunigten Open-Source-Algorithmen für maschinelles Lernen und der Driverless AI-Plattform die Erstellung präziser, gut auswertbarer Modelle. Mit H2O.ai profitieren Finanzdienstleister, Versicherungen und Einrichtungen in Medizin und Gesundheitswesen von Lösungen für maschinelles Lernen.

     
Kinetica

Kinetica

Die grafikprozessorbeschleunigte, verteilte In-Memory-Datenbank von Kinetica visualisiert Streaming-Daten so, dass sich Echtzeit-Informationen 100-mal schneller und 10-mal kosteneffektiver daraus gewinnen lassen als mit herkömmlichen Datenbanken.

    Überblick
  • Partnerwebsite Jetzt ansehen >
  • Lösungsübersicht Jetzt lesen >
  • Was ist eine GPU-Datenbank Jetzt lesen >
  • GTC-Sitzung – Große Datenmengen: Wie Unternehmen in der Ära von Big Data wachsen Jetzt ansehen >
  • Grafikprozessoren für maschinelles Lernen On-Demand ansehen >
  • Grafikprozessorbeschleunigte Datenbanken und Analysen Meetup ansehen >
    • Technische Fortschritte von GPU
  • Webinar zu Kinetica und NGC Jetzt ansehen >
  • Podcast – Grafikprozessoren in der Cloud Jetzt anhören >
  • Kinetica über die Bekanntgabe von NVIDIA-GPU Jetzt ansehen >
    • Anwendungsbeispiele
    Einzelhandel
  • GTC-Sitzung – Umfassende Sicht des Kunden mit Extreme-Data-Analyse-API
    und leistungsfähigen Grafikprozessoren On-Demand-Inhalt ansehen >
  • Echtzeitanalysen für den Einzelhandel On-Demand ansehen >
    • Telekommunikation
  • Analyse der umfangreichen Anwendung von Telekommunikationsnetzen Jetzt ansehen >
  • Echtzeit-Umsatzberichte für die Telekommunikation Jetzt ansehen >
  • Demo – Abdeckung der Telekommunikationsnetze und Benutzer-Trendanalysen bei 14 Milliarden Datensätzen Jetzt ansehen >
    • IoT (Internet der Dinge)
  • Grafikprozessoren für das IoT On-Demand ansehen >
    • Finanzen
  • Grafikprozessoren und Deep Learning bringen Finanzbranche voran Blog lesen >
  • Grafikprozessoren für die Finanzbranche Webinar ansehen >
  • Demo – Kreditkartenbetrug-Analyse Jetzt ansehen >
  • Kasinos setzen in Sachen Zukunft auf Analysen und erhöhen dabei den Einsatz Jetzt lesen >
    • Cybersicherheit
  • Demo – Echtzeit-Cybersicherheit bei 1,2 Milliarden Datensätzen Jetzt ansehen >
    • Autonomes Fahren
  • Demo – Autonome Fahrzeugortung und Analysen Jetzt ansehen >
    • Raumbezogene Daten
  • Anwendungsbeispiele für Grafikprozessorbeschleunigung mit räumlichen Daten auf Kinetica Blog lesen >
  • US-Post setzt Kinetica auf NVIDIA-GPUs bei Big-Data-Problemen ein Blog lesen >
  • Die Lippo Group lernt mithilfe von raumbezogenen Daten ihre Kunden besser kennen >
    • Computer Vision
  • Kinetica auf DGX Station hilft bei der Rettung von Honigbienen Blog lesen >
  • Kinetica, NVIDIA und Microsoft haben die gemeinsame Mission, Honigbienen zu retten Jetzt ansehen >
  • GTC-Gesprächsrunde zu Deep Learning und dem Schutz der Bienen On-Demand-Inhalt ansehen >
        
MapD

MapD

MapD ist eine Open-Source-Datenbank für visuelle Analysen. Sie macht sich die Leistung der Grafikprozessoren von NVIDIA zunutze, um Rohdatensätze mit mehreren Milliarden Zeilen in Millisekunden auszuwerten.

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  • Was sind Grafikprozessoren und welche Vorteile bieten sie? Blog lesen >
  • MapD, H2O.ai und NVIDIA stellen GPU-Daten-Frame auf der Strata vor Blog lesen >
  • MapD, Start-up für Echtzeitdaten, sichert sich dank Grafikprozessoren finanzielle Unterstützung in Höhe von 25 Mio US-Dollar Blog lesen >
  • Black Swans zuvorkommen: der Weg zu grafikprozessorfähiger kontinuierlicher End-to-End-Berechnung und -Visualisierung Blog lesen >
  • Warum grafikprozessorgestützte Analysen für Telekommunikationsunternehmen immer beliebter werden Blog lesen >
  • Was für beschleunigte, integrierte Analysen spricht Blog lesen >
  • NVIDIA und MapD haben die Lösung für die größten Big-Data-Probleme verschiedener Branchen Blog lesen >
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SQream Technologies

SQream Technologies

Die Lösungen von SQream Technologies ermöglichen grafikprozessorbeschleunigte Analysen fast in Echtzeit, die im Vergleich zu traditionellen CPU-gebundenen Technologien 10- bis 100-fache Leistung und höhere Effizienz zu einem Bruchteil des Preises bieten.

     

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