Accélération GPU d’Apache Spark Optimisez vos pipelines d'analyse de données, d’apprentissage automatique et de Deep Learning
L’intégration des technologies de Cloudera et de NVIDIA devrait nous permettre d’utiliser des informations axées sur les données pour mener à bien des cas d’utilisation critiques. Nous mettons actuellement en œuvre cette intégration et nous constatons déjà des gains de vitesse décuplés pour la moitié du coût de nos workflows d’ingénierie et de science des données. – Joe Ansaldi, IRS/RAAS, Reponsable de la Direction technique
Nous avons constaté des performances significativement plus rapides avec l’accélération NVIDIA pour Spark 3.0 par rapport à l’exécution de Spark sur CPU. Grâce aux gains rapportés par ces GPU ultra-performants, des possibilités inédites s’ouvrent pour l'ajout de fonctionnalités basées sur l’IA dans nos outils intégrés d'analyse et de marketing à la pointe de l'industrie dans Adobe Experience Cloud. - William Yan, Senior Director of Machine Learning, Adobe
Notre collaboration continue avec NVIDIA améliore les performances avec les optimisations RAPIDS pour Apache Spark 3.0 et Databricks, au bénéfice de nos clients communs comme Adobe. Ces contributions débouchent sur l'accélération des pipelines de données, de l'entraînement des modèles et du scoring, ce qui se traduit directement par toujours plus d'innovations et de découvertes au profit de notre communauté d'ingénieurs et de chercheurs. - Matei Zaharia, original creator of Apache Spark and Chief Technologist at Databricks
L’intégration des technologies de Cloudera et de NVIDIA devrait nous permettre d’utiliser des informations axées sur les données pour mener à bien des cas d’utilisation critiques. Nous mettons actuellement en œuvre cette intégration et nous constatons déjà des gains de vitesse décuplés pour la moitié du coût de nos workflows d’ingénierie et de science des données. – Joe Ansaldi, IRS/RAAS, Reponsable de la Direction technique
Nous avons constaté des performances significativement plus rapides avec l’accélération NVIDIA pour Spark 3.0 par rapport à l’exécution de Spark sur CPU. Grâce aux gains rapportés par ces GPU ultra-performants, des possibilités inédites s’ouvrent pour l'ajout de fonctionnalités basées sur l’IA dans nos outils intégrés d'analyse et de marketing à la pointe de l'industrie dans Adobe Experience Cloud. - William Yan, Senior Director of Machine Learning, Adobe
Notre collaboration continue avec NVIDIA améliore les performances avec les optimisations RAPIDS pour Apache Spark 3.0 et Databricks, au bénéfice de nos clients communs comme Adobe. Ces contributions débouchent sur l'accélération des pipelines de données, de l'entraînement des modèles et du scoring, ce qui se traduit directement par toujours plus d'innovations et de découvertes au profit de notre communauté d'ingénieurs et de chercheurs. - Matei Zaharia, original creator of Apache Spark and Chief Technologist at Databricks
L’intégration des technologies de Cloudera et de NVIDIA devrait nous permettre d’utiliser des informations axées sur les données pour mener à bien des cas d’utilisation critiques. Nous mettons actuellement en œuvre cette intégration et nous constatons déjà des gains de vitesse décuplés pour la moitié du coût de nos workflows d’ingénierie et de science des données. – Joe Ansaldi, IRS/RAAS, Reponsable de la Direction technique
Nous avons constaté des performances significativement plus rapides avec l’accélération NVIDIA pour Spark 3.0 par rapport à l’exécution de Spark sur CPU. Grâce aux gains rapportés par ces GPU ultra-performants, des possibilités inédites s’ouvrent pour l'ajout de fonctionnalités basées sur l’IA dans nos outils intégrés d'analyse et de marketing à la pointe de l'industrie dans Adobe Experience Cloud. - William Yan, Senior Director of Machine Learning, Adobe
Notre collaboration continue avec NVIDIA améliore les performances avec les optimisations RAPIDS pour Apache Spark 3.0 et Databricks, au bénéfice de nos clients communs comme Adobe. Ces contributions débouchent sur l'accélération des pipelines de données, de l'entraînement des modèles et du scoring, ce qui se traduit directement par toujours plus d'innovations et de découvertes au profit de notre communauté d'ingénieurs et de chercheurs. - Matei Zaharia, original creator of Apache Spark and Chief Technologist at Databricks