Les workflows traditionnels de science des données basés sur CPU s’avèrent le plus souvent aussi lents que fastidieux en matière de chargement, de filtrage, de manipulation des données, d’entraînement et de déploiement. Les GPU peuvent réduire les coûts d’infrastructure de manière significative et fournir des performances de pointe pour les workflows de science des données de bout en bout grâce aux capacités des bibliothèques logicielles open-source RAPIDS™. La science des données accélérée par GPU est disponible partout : sur les PC de bureau, sur Data Center, à la périphérie des réseaux et dans le Cloud.