Scienza dei dati accelerata da NVIDIA L'unico stack hardware-software ottimizzato per la scienza dei dati
Apache Spark 3.0 è accelerata da GPU con RAPIDS La 3.0 è la prima versione di Spark a offrire un'accelerazione GPU completamente integrata e senza soluzione di continuità per l'analisi e i carichi di lavoro IA. Sfrutta la potenza di Spark 3.0 con GPU in locale o nel cloud, senza modificare il codice. Le prestazioni rivoluzionarie delle GPU consentono alle aziende e ai ricercatori di addestrare modelli più grandi con maggiore frequenza, sfruttando appieno il valore dei Big Data con la potenza dell'IA. Scopri Di Più
RAPIDS, una piattaforma di scienza dei dati accelerata a GPU, è un ecosistema di elaborazione di nuova generazione basato su Apache Arrow. La collaborazione tra NVIDIA e Ursa Labs è destinata ad accelerare il passo dell'innovazione nelle librerie principali di Arrow e introdurre significativi miglioramenti delle prestazioni nei carichi di lavoro di analisi e progettazione delle funzionalità. - Wes McKinney, Direttore di Ursa Labs e Autore di Apache Arrow e Pandas
Ho ottenuto una velocità 24 volte superiore con RAPIDS XGBOOST e ora posso sostituire centinaia di nodi CPU, eseguendo il maggior carico di lavoro di machine learning su un singolo nodo con 8 GPU. XGBOOST è troppo veloce!? -Agenzia di streaming multimediale
Il problema principale per le prestazioni era l'I/O. …10 minuti per recuperare i dati per 10 punti vendita (circa 1 milione di righe). Con RAPIDS, possiamo integrare i dati per circa 6000 punti vendita (milioni di righe) in meno di 3 minuti. Tale volume avrebbe richiesto 4 giorni con l'infrastruttura precedente… semplicemente fantastico. -Commerciante al dettaglio con 6000 punti vendita
RAPIDS, una piattaforma di scienza dei dati accelerata a GPU, è un ecosistema di elaborazione di nuova generazione basato su Apache Arrow. La collaborazione tra NVIDIA e Ursa Labs è destinata ad accelerare il passo dell'innovazione nelle librerie principali di Arrow e introdurre significativi miglioramenti delle prestazioni nei carichi di lavoro di analisi e progettazione delle funzionalità. - Wes McKinney, Direttore di Ursa Labs e Autore di Apache Arrow e Pandas
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