Ciencia de datos acelerada por NVIDIA

La única pila de hardware a software optimizada para la ciencia de datos

Acelerar por GPU los flujos de trabajo de la ciencia de datos

Tradicionalmente, los flujos de trabajo de ciencia de datos han sido lentos y engorrosos, confiando en las CPU para cargar, filtrar y manipular datos y entrenar e implementar modelos. Las GPU reducen considerablemente los costes de infraestructura y proporcionan un rendimiento superior para los flujos de trabajo de ciencia de datos completos mediante bibliotecas de software de código abierto de RAPIDS. La ciencia de datos acelerada por GPU NVIDIA está disponible en todas partes en el portátil, en el centro de datos, en el perímetro y en la nube.

 

Características y ventajas

Facilidad de uso

Maximizar la productividad

Reduce el tiempo de espera para obtener la información más valiosa y acelerar el retorno de la inversión.

Facilidad de uso

Facilidad de uso

Acelera todo el conjunto de herramientas de Python con una integración de software sin complicaciones y de código abierto, y cambios de código mínimos.

Lograr más

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Acelera el entrenamiento de aprendizaje automático hasta 215 veces más rápido y realiza más iteraciones, aumenta la experimentación y lleva a cabo una exploración más profunda.

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Mejorar la precisión

Iteración del modelo más rápida para obtener mejores resultados y rendimiento

Rentabilidad

Rentabilidad

Reduce los costes de la infraestructura de ciencia de datos y aumenta la eficiencia del centro de datos.

Rentabilidad

Coste total de propiedad

Reduce drásticamente los costes de infraestructura del centro de datos

 

Apache Spark 3.0 se acelera por GPU con RAPIDS

Apache Spark 3.0 es la primera versión de Spark que ofrece una aceleración de GPU totalmente integrada y sin problemas para cargas de trabajo de análisis e IA. Aprovecha la potencia de Spark 3.0 con GPU locales o en la nube, sin cambiar el código. El rendimiento innovador de las GPU permite a las empresas y a los investigadores entrenar modelos más grandes con más frecuencia, lo que en última instancia desbloquea el valor del big data con el poder de la IA.

Entrenamiento de XGBoost con las GPU de NVIDIA

XGBoost con aceleración por GPU de NVIDIA aporta mejoras de rendimiento que cambian las reglas del juego al algoritmo de aprendizaje automático líder mundial. Con un rendimiento de aprendizaje significativamente más rápido que con las CPU, los equipos de ciencia de datos pueden tratar conjuntos de datos de mayor tamaño, iterar más rápidamente y ajustar modelos para maximizar la precisión de las predicciones y el valor de negocio.

Preparación de datos

XGBoost

De extremo a extremo

Descubre cómo empezar hoy mismo con XGBoost acelerado por GPU

Soluciones de ciencia de datos

PC

Da tus primeros pasos en el aprendizaje automático.

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Estaciones de trabajo

Una nueva generación de estaciones de trabajo para ciencia de datos

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Centro de datos

Sistemas certificados por NVIDIA para empresas para ejecutar cargas de trabajo de IA modernas

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Nube

Aprendizaje automático acelerado en cualquier lugar.

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Empresa acelerada por GPU en acción

Maximiza el rendimiento, la productividad y el retorno de la inversión para flujos de trabajo de aprendizaje automático.

RAPIDS: conjunto de bibliotecas de ciencia de datos

RAPIDS, creado en la IA de NVIDIA CUDA-X, aprovecha más de 15 años de experiencia en desarrollo y aprendizaje automático de NVIDIA® CUDA®. Es un potente software para ejecutar canalizaciones de entrenamiento de ciencia de datos de extremo a extremo completamente en las GPU NVIDIA, lo que reduce el tiempo de entrenamiento de días a minutos.

Flujo de NVIDIA RAPIDS
Velocidades completas más rápidas en RAPIDS

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de próxima generación con tecnología de 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

Logré una aceleración 24 veces mayor con RAPIDS XGBOOST y ahora puedo sustituir cientos de nodos de CPU, con lo que consigo ejecutar mi mayor carga de ML en un único nodo con 8 GPU. ¿Tal vez habéis acelerado XGBOOST demasiado?

- Empresa de streaming de contenido multimedia

Mi cuello de botella anterior era la E/S... 10 minutos para extraer datos de 10 tiendas (aproximadamente 1 millón de filas). Con RAPIDS, podemos incorporar datos de unas 6000 tiendas (millones de filas) en menos de 3 minutos. Esa escala podría habernos llevado fácilmente cuatro días en una infraestructura de antigua generación… es simplemente impresionante.

- Un comercio del sector minorista especializado del mercado medio con 6000 tiendas

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de próxima generación con tecnología de 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

Logré una aceleración 24 veces mayor con RAPIDS XGBOOST y ahora puedo sustituir cientos de nodos de CPU, con lo que consigo ejecutar mi mayor carga de ML en un único nodo con 8 GPU. ¿Tal vez habéis acelerado XGBOOST demasiado?

- Empresa de streaming de contenido multimedia

Mi cuello de botella anterior era la E/S... 10 minutos para extraer datos de 10 tiendas (aproximadamente 1 millón de filas). Con RAPIDS, podemos incorporar datos de unas 6000 tiendas (millones de filas) en menos de 3 minutos. Esa escala podría habernos llevado fácilmente cuatro días en una infraestructura de antigua generación… es simplemente impresionante.

- Un comercio del sector minorista especializado del mercado medio con 6000 tiendas

RAPIDS, una plataforma de ciencia de datos acelerada por GPU, es un ecosistema computacional de próxima generación con tecnología de 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

Logré una aceleración 24 veces mayor con RAPIDS XGBOOST y ahora puedo sustituir cientos de nodos de CPU, con lo que consigo ejecutar mi mayor carga de ML en un único nodo con 8 GPU. ¿Tal vez habéis acelerado XGBOOST demasiado?

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Mi cuello de botella anterior era la E/S... 10 minutos para extraer datos de 10 tiendas (aproximadamente 1 millón de filas). Con RAPIDS, podemos incorporar datos de unas 6000 tiendas (millones de filas) en menos de 3 minutos. Esa escala podría habernos llevado fácilmente cuatro días en una infraestructura de antigua generación… es simplemente impresionante.

- Un comercio del sector minorista especializado del mercado medio con 6000 tiendas

Ecosistema de partners

RAPIDS está disponible para todos y lo están adquiriendo las empresas líderes en ciencia y análisis de datos.

Big Data, análisis, visualización

Anaconda
BlazingDB
DataBricks
Datalogue
FASTDATA
Graphistry
H20.ai
Kinetica
MAPR
Omni Sci
Sqream
Uber

Plataforma de ciencia de datos empresarial

IBM
Oracle
SAP
Sas

Almacenamiento

DellEMC
ALMACENAMIENTO DDN
HPE
IBM
NetApp
Pure Storage

Deep Learning

Chainer
PyTorch

Seminarios web

Transformar el desarrollo de IA en estaciones de trabajo de ciencia de datos con tecnología de NVIDIA

Mejorar el rendimiento y la productividad del aprendizaje automático con XGBoost

RAPIDS para ciencia de datos acelerada por GPU en sanidad

Aceleración de ciencia de datos de extremo a extremo con RAPIDS y DGX-2

Explorar soluciones de hardware acelerado por RAPIDS