Beschleunigte Datenwissenschaft mit NVIDIA

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. Grafikprozessoren reduzieren die Infrastrukturkosten erheblich und bieten überragende Leistung für End-to-End-Workflows für Datenwissenschaft mithilfe von RAPIDS^™-Open–Source-Softwarebibliotheken. Mit Grafikprozessoren beschleunigte Datenwissenschaft ist überall verfügbar – auf dem Notebook, 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.

Benutzerfreundlichkeit

Beschleunigen Sie Ihre gesamte Python-Toolchain mit unkomplizierter Open-Source-Software-Integration und minimalen Codeanpassungen.

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.

Verbesserte Genauigkeit

Schnellste Modelliteration für bessere Ergebnisse und Leistung

Kosteneffizienz

Verringern Sie die Infrastrukturkosten für Datenwissenschaft und erhöhen Sie die Rechenzentrumseffizienz.

Gesamtbetriebskosten

Deutlich geringere Infrastrukturkosten für Rechenzentren

Apache Spark 3.0 ist mit RAPIDS grafikprozessorbeschleunigt

Apache Spark 3.0 ist die erste Version von Spark, die vollständig integrierte und nahtlose Grafikprozessorbeschleunigung für Analysen und KI-Workloads bietet. Nutzen Sie die Vorteile von Spark 3.0 mit Grafikprozessoren entweder lokal oder in der Cloud – ohne den Code jeweils ändern zu müssen. Die bahnbrechende Leistung von Grafikprozessoren ermöglicht es Unternehmen und Forschern, größere Modelle häufiger zu trainieren und damit den Wert von Big Data mit der Leistung von KI zu erschließen.

Weitere Infos

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

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Datenwissenschaftslösungen

PC

Mit maschinellem Lernen vertraut machen.

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Workstations

Neuartige Workstations für die Datenwissenschaft.

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Rechenzentrum

NVIDIA-zertifizierte Systeme für Unternehmen für die Ausführung moderner KI-Workloads

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Cloud

Beschleunigtes maschinelles Lernen – immer und überall.

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GPU-beschleunigte Unternehmen in Aktion

Maximieren Sie Leistung, Produktivität und ROI für Workflows für maschinelles Lernen.

Interaktive Infografik

Lösungsübersicht

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.

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RAPIDS, eine GPU-beschleunigte Datenwissenschaftsplattform, ist ein Rechnernetzwerk der nächsten Generation mit Apache Arrow. Die Zusammenarbeit von NVIDIA mit Ursa Labs steigert das Innovationstempo der wichtigsten Arrow-Bibliotheken und führt zu Leistungssteigerung bei Analytik und Feature Engineering-Workloads.

– Wes McKinney, Leiter von Ursa Labs und Schöpfer von Apache Arrow und Pandas

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

– Unternehmen im Bereich Medien-Streaming

Mein vorheriger Engpass war E/A. ... 10 Minuten, um Daten für 10 Filialen abzurufen (ca. 1 Million Zeilen). Mit RAPIDS können wir Daten aus etwa 6.000 Filialen (Millionen von Zeilen) in weniger als 3 Minuten abrufen. Mit der alten Infrastruktur hätten wir für diese Mengen locker 4 Tage benötigt ... Einfach herrlich!

– Mittelständischer Einzelhändler mit 6.000 Filialen

RAPIDS, eine GPU-beschleunigte Datenwissenschaftsplattform, ist ein Rechnernetzwerk der nächsten Generation mit Apache Arrow. Die Zusammenarbeit von NVIDIA mit Ursa Labs steigert das Innovationstempo der wichtigsten Arrow-Bibliotheken und führt zu Leistungssteigerung bei Analytik und Feature Engineering-Workloads.

– Wes McKinney, Leiter von Ursa Labs und Schöpfer von Apache Arrow und Pandas

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

– Unternehmen im Bereich Medien-Streaming

Mein vorheriger Engpass war E/A. ... 10 Minuten, um Daten für 10 Filialen abzurufen (ca. 1 Million Zeilen). Mit RAPIDS können wir Daten aus etwa 6.000 Filialen (Millionen von Zeilen) in weniger als 3 Minuten abrufen. Mit der alten Infrastruktur hätten wir für diese Mengen locker 4 Tage benötigt ... Einfach herrlich!

– Mittelständischer Einzelhändler mit 6.000 Filialen

RAPIDS, eine GPU-beschleunigte Datenwissenschaftsplattform, ist ein Rechnernetzwerk der nächsten Generation mit Apache Arrow. Die Zusammenarbeit von NVIDIA mit Ursa Labs steigert das Innovationstempo der wichtigsten Arrow-Bibliotheken und führt zu Leistungssteigerung bei Analytik und Feature Engineering-Workloads.

– Wes McKinney, Leiter von Ursa Labs und Schöpfer von Apache Arrow und Pandas

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

– Unternehmen im Bereich Medien-Streaming

Mein vorheriger Engpass war E/A. ... 10 Minuten, um Daten für 10 Filialen abzurufen (ca. 1 Million Zeilen). Mit RAPIDS können wir Daten aus etwa 6.000 Filialen (Millionen von Zeilen) in weniger als 3 Minuten abrufen. Mit der alten Infrastruktur hätten wir für diese Mengen locker 4 Tage benötigt ... Einfach herrlich!

– Mittelständischer Einzelhändler mit 6.000 Filialen

Partnernetzwerk

RAPIDS steht allen offen und wird von wichtigen führenden Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft und Analyse eingesetzt.

Big Data, Analytik, Visualisierung

Datenwissenschaftsplattform für Unternehmen

Datenspeicher

Deep Learning

Webinare

Transformation der KI-Entwicklung auf Datenwissenschafts-Workstations mit NVIDIA-Technologie

Jetzt anmelden

Verbesserung der Leistung und Produktivität des maschinellen Lernens mit XGBoost

Jetzt anmelden

Beschleunigte Datenwissenschaft mit NVIDIA

Beschleunigen Sie Ihre Workflows für die Datenwissenschaft mit GPUs

Leistungsmerkmale und Vorteile

Maximieren der Produktivität

Benutzerfreundlichkeit

Erreichen Sie mehr

Verbesserte Genauigkeit

Kosteneffizienz

Gesamtbetriebskosten

Apache Spark 3.0 ist mit RAPIDS grafikprozessorbeschleunigt

Xgboost-Schulung für NVIDIA GPUs

Datenvorbereitung

XGBoost

Durchgängig

Datenwissenschaftslösungen

PC

Workstations

Rechenzentrum

Cloud

GPU-beschleunigte Unternehmen in Aktion

RAPIDS: Suite von Datenwissenschaftsbibliotheken

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

Ich habe 24fache Geschwindigkeit mit RAPIDS XGBOOST erreicht. Hunderte CPU-Knoten können ersetzt und mein größter ML-Workload kann auf einem einzelnen Knoten mit 8 GPUs ausgeführt werden. Sie haben XGBOOST zu schnell gemacht!?

Partnernetzwerk

Big Data, Analytik, Visualisierung

Datenwissenschaftsplattform für Unternehmen

Datenspeicher

Deep Learning

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

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