NVIDIA-Accelerated Data Science
Der einzige für die Datenwissenschaft optimierte Hardware/Software-Stack.
Beschleunigen Sie Ihre Workflows für die Datenwissenschaft mit GPUs
Workflows für die Datenwissenschaft waren bisher langsam und schwerfällig. Dabei sind sie beim Laden, Filtern und Bearbeiten von Daten sowie beim Training und Bereitstellen von Modellen von CPUs abhängig. Mit der NVIDIA-KI-Software einschließlich der RAPIDS™ Open-Source-Softwarebibliothek reduzieren Grafikprozessoren die Infrastrukturkosten erheblich und bieten überragende Leistung für End-to-End-Workflows für Datenwissenschaft. Mit Grafikprozessoren beschleunigte Datenwissenschaft ist überall verfügbar – auf dem Laptop, im Rechenzentrum, am Edge und in der Cloud.
Leistungsmerkmale und Vorteile
Maximieren der Produktivität
Reduzieren Sie die Wartezeit, um wertvollste Erkenntnisse zu erhalten und den ROI zu beschleunigen.
Erreichen Sie mehr
Beschleunigen Sie maschinelles Lernen um das bis zu 215-Fache, führen Sie mehr Iterationen durch, bauen Sie Ihre Experimente aus und führen Sie tiefere Untersuchungen durch.
Kosteneffizienz
Verringern Sie die Infrastrukturkosten für Datenwissenschaft und erhöhen Sie die Rechenzentrumseffizienz.
Zero-Code-Änderungen mit RAPIDS
Verfügbar für Spark, Pandas und NetworkX.
150X
Schnelleres Pandas mit cuDF
* Benchmark für den erweiterten Groupy-Betrieb (5 GB) DuckDB Data Benchmark<br>
Hardware: Intel Xeon Platinum 8480CL-CPU und NVIDIA Grace Hopper™-Grafikprozessor<br>
Software: pandas v1.5 und cudf.pandas v23.10
5X
Schnelleres Spark mit dem RAPIDS-Beschleuniger für Spark
* NDS 2.0-Benchmarks wurden mit dezimalen Parquet-Daten bei SF3K und ohne UCX ausgeführt.
Nur CPU: 8x n1-standard-32
Grafikprozessor: 8x g2-standard-16, 8x L4 24 GB
Software: Spark RAPIDS 24.02
48X
Schnelleres NetworkX mit cuGraph
* Benchmark für PageRank mit synthetischem Datensatz mit ca. 16.384 Scheitelpunkten und ca. 524.288 Edges
Hardware: Intel Xeon Platinum 8480CL-CPU und NVIDIA H100 80 GB (1 Grafikprozessor)
Software: NetworkX v3.2 und cuGraph v23.10
Xgboost-Schulung für NVIDIA GPUs
Der grafikprozessorbeschleunigte XGBoost von NVIDIA ermöglicht dem weltweit führenden maschinellen Lernalgorithmus Leistungssteigerungen bei Spielen. Mit deutlich schnellerer Trainingsleistung gegenüber CPUs können Datenwissenschaftsteams größere Datensätze bewältigen, schneller iterieren und Modelle für maximale Vorhersagegenauigkeit und Geschäftswert optimieren.
Datenvorbereitung
XGBoost
Durchgängig
CPU: Core i9 | End-to-end time = Datenvorbereitung + Konvertierung + Training + Validierung
Erfahren Sie, wie Sie noch heute mit dem GPU-beschleunigten XGBoost beginnen können
Datenwissenschaftslösungen
Entdecken Sie die unvergleichliche Beschleunigung durch eine Vielzahl verschiedener NVIDIA-GPU-Lösungen.
GPU-beschleunigte Unternehmen in Aktion
Maximieren Sie Leistung, Produktivität und ROI für Workflows für maschinelles Lernen.
RAPIDS: Suite von Datenwissenschaftsbibliotheken
RAPIDS, auf Basis der NVIDIA CUDA-X AI, beruht auf mehr als 15 Jahren NVIDIA® CUDA®-Entwicklung und Expertise in maschinellem Lernen. Es handelt sich um eine leistungsstarke Software zur vollständigen Ausführung durchgehender Datenwissenschafts-Lernpipelines in NVIDIA GPUs, wodurch die Lernzeit von Tagen auf Minuten schrumpft.
Partnernetzwerk
RAPIDS steht allen offen und wird von wichtigen führenden Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft und Analyse eingesetzt.
Webinare
Transformation der KI-Entwicklung auf Datenwissenschafts-Workstations mit NVIDIA-Technologie
Verbesserung der Leistung und Produktivität des maschinellen Lernens mit XGBoost
RAPIDS für GPU-beschleunigte Datenwissenschaft im Gesundheitswesen
End-to-End Beschleunigte Datenwissenschaft mit RAPIDS und DGX-2
Lernen Sie RAPIDS-beschleunigte Hardwarelösungen kennen