Ciencia de datos acelerada por NVIDIA

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

Características y ventajas

Facilidad de uso

Facilidad de uso

Acelera todo el ecosistema de python con una integración de software sin complicaciones y de código abierto, y cambios de código mínimos.

Más resultados

Más resultados

Acelera el entrenamiento de aprendizaje automático hasta 50 veces con más iteraciones para obtener una mejor precisión del modelo.

Rentabilidad

Rentabilidad

Reduce los costes de la infraestructura de computación de ciencia de datos e incrementa la eficiencia del centro de datos.

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.

Flujo de NVIDIA RAPIDS
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.

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.

Plataformas en la nube

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.

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.

Superordenador de ciencia de datos

Ecosistema de colaboración

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
FASTDATA
Graphistry
H20.ai
Kinetica
MapR
Omni Sci
Sqream
Uber

Plataforma de ciencia de datos empresarial

IBM
Oracle
SAP
Sas

Almacenamiento

Dell EMC
HPE
IBM
NetApp
Pure Storage

Deep learning

Chainer
PyTorch

Explora soluciones de hardware acelerado por RAPIDS