Flujos de trabajo para ciencia de datos acelerados por GPU

Acelera mediante la GPU los flujos de trabajo del análisis de datos

La ciencia de datos proporciona a las empresas de todo el mundo la potencia para analizar y optimizar procesos comerciales, cadenas de suministros, investigaciones científicas, y experiencias de productos y digitales. La computación por GPU está revolucionando la ciencia de datos con RAPIDS, una plataforma de aceleración de análisis de datos y aprendizaje automático de código abierto.

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de nueva generación potenciado por Apache Arrow. La colaboración de NVIDIA con Ursa Labs acelerará el ritmo de la innovación en las bibliotecas básicas de Arrow y contribuirá a conseguir importantes mejoras de rendimiento en las cargas de trabajo de los análisis y de la ingeniería de características.

- Wes McKinney, jefe de Ursa Labs y creador de Apache Arrow y pandas

En Databricks, nos entusiasma el potencial de RAPIDS para acelerar las cargas de trabajo de Apache Spark. Tenemos varios proyectos activos para integrar mejor Spark con aceleradores nativos, incluida la compatibilidad con Apache Arrow y la planificación de GPU con Project Hydrogen. Creemos que RAPIDS supone una oportunidad nueva y emocionante para escalar la ciencia de datos y las cargas de trabajo de IA de nuestros clientes.

- Matei Zaharia, cofundador y director de tecnología de Databricks, y creador original de Apache Spark

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de nueva generación potenciado por Apache Arrow. La colaboración de NVIDIA con Ursa Labs acelerará el ritmo de la innovación en las bibliotecas básicas de Arrow y contribuirá a conseguir importantes mejoras de rendimiento en las cargas de trabajo de los análisis y de la ingeniería de características.

- Wes McKinney, jefe de Ursa Labs y creador de Apache Arrow y pandas

En Databricks, nos entusiasma el potencial de RAPIDS para acelerar las cargas de trabajo de Apache Spark. Tenemos varios proyectos activos para integrar mejor Spark con aceleradores nativos, incluida la compatibilidad con Apache Arrow y la planificación de GPU con Project Hydrogen. Creemos que RAPIDS supone una oportunidad nueva y emocionante para escalar la ciencia de datos y las cargas de trabajo de IA de nuestros clientes.

- Matei Zaharia, cofundador y director de tecnología de Databricks, y creador original de Apache Spark

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de nueva generación potenciado por Apache Arrow. La colaboración de NVIDIA con Ursa Labs acelerará el ritmo de la innovación en las bibliotecas básicas de Arrow y contribuirá a conseguir importantes mejoras de rendimiento en las cargas de trabajo de los análisis y de la ingeniería de características.

- Wes McKinney, jefe de Ursa Labs y creador de Apache Arrow y pandas

En Databricks, nos entusiasma el potencial de RAPIDS para acelerar las cargas de trabajo de Apache Spark. Tenemos varios proyectos activos para integrar mejor Spark con aceleradores nativos, incluida la compatibilidad con Apache Arrow y la planificación de GPU con Project Hydrogen. Creemos que RAPIDS supone una oportunidad nueva y emocionante para escalar la ciencia de datos y las cargas de trabajo de IA de nuestros clientes.

- Matei Zaharia, cofundador y director de tecnología de Databricks, y fundador de Apache Spark

RAPIDS: nuevas bibliotecas de software para ciencia de datos

RAPIDS está diseñado después de más de 15 años de experiencia en desarrollo y aprendizaje automático de NVIDIA^® CUDA^®. Se trata de un nuevo y potente software para ejecutar sistemas de entrenamiento de ciencia de datos completos enteramente en la GPU y reducir así el tiempo de entrenamiento de días a minutos.

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Velocidades completas más rápidas en RAPIDS

Empieza a trabajar hoy mismo con RAPIDS

Las bibliotecas de RAPIDS son de código abierto, están escritas en python y compiladas en Apache Arrow. El software está en desarrollo mediante la colaboración mundial de las comunidades de código abierto. Descarga RAPIDS para experimentar la aceleración de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos.

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Optimizado para aceleración por GPU NVIDIA

Ejecuta RAPIDS en cualquier parte, en la nube o en local. Escala con facilidad desde estaciones de trabajo a servidores con varias GPU o clústeres con varios nodos.

Ciencia de datos mediante GPU en la nube

Acelera las cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático en la nube con RAPIDS y las GPU NVIDIA.

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Soluciones innovadoras con Tesla

Comienza a usar ya RAPIDS para escalar la ciencia de datos empresarial con servidores con GPU de mano de los fabricantes más importantes, equipados con GPU NVIDIA Tesla^® V100 Tensor Core y NVIDIA NVLink^™.

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El superordenador de ciencia de datos definitivo

Consigue un rendimiento avanzado para los flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático con RAPDS y NVIDIA DGX-2. Optimizado para la carga y manipulación de datos, y el entrenamiento de algoritmos acelerados, consigue resultados más rápido aprovechando el rendimiento y un mayor apoyo de memoria de la GPU de NVIDIA DGX-2.

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