Flussi di lavoro accelerati con GPU per la scienza dei dati

Accelera i flussi di lavoro di analisi dei dati con le GPU

La scienza dei dati offre alle imprese di tutto il mondo la potenza per analizzare e ottimizzare i processi aziendali, le catene di distribuzione, la ricerca scientifica, i prodotti e le esperienze digitali. Il GPU computing sta rivoluzionando la scienza dei dati con RAPIDS, una piattaforma di accelerazione del machine learning e dell'analisi dei dati open-source.

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

In Databricks, siamo entusiasti del potenziale di RAPIDS di accelerare i carichi di lavoro Apache Spark. Abbiamo molti progetti in corso per migliorare l'integrazione di Spark con acceleratori nativi, tra cui il supporto di Apache Arrow e la programmazione con GPU con Project Hydrogen. Riteniamo che RAPIDS sia una straordinaria nuova opportunità per scalare i carichi di lavoro di IA e scienza dei dati per i nostri clienti.

- Matei Zaharia, cofondatore e CTO di Databricks, nonché fondatore di Apache Spark

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

In Databricks, siamo entusiasti del potenziale di RAPIDS di accelerare i carichi di lavoro Apache Spark. Abbiamo molti progetti in corso per migliorare l'integrazione di Spark con acceleratori nativi, tra cui il supporto di Apache Arrow e la programmazione con GPU con Project Hydrogen. Riteniamo che RAPIDS sia una straordinaria nuova opportunità per scalare i carichi di lavoro di IA e scienza dei dati per i nostri clienti.

- Matei Zaharia, cofondatore e CTO di Databricks, nonché fondatore di Apache Spark

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

In Databricks, siamo entusiasti del potenziale di RAPIDS di accelerare i carichi di lavoro Apache Spark. Abbiamo molti progetti in corso per migliorare l'integrazione di Spark con acceleratori nativi, tra cui il supporto di Apache Arrow e la programmazione con GPU con Project Hydrogen. Riteniamo che RAPIDS sia una straordinaria nuova opportunità per scalare i carichi di lavoro di IA e scienza dei dati per i nostri clienti.

- Matei Zaharia, cofondatore e CTO di Databricks, nonché fondatore di Apache Spark

Rapids: nuove librerie software per la scienza dei dati

RAPIDS si basa su più di 15 anni di competenze in machine learning e nello sviluppo di of NVIDIA^® CUDA^®. È un nuovo e potente software per eseguire sequenze di training complete nell'ambito della scienza dei dati interamente nella GPU, riducendo i tempi di training da giorni a minuti.

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Velocità maggiori dall'inizio alla fine su RAPIDS

Inizia subito con Rapids

Le librerie RAPIDS sono open-source, scritte in Python e basate su Apache Arrow. Il software è in fase di sviluppo in collaborazione con le community open-source globali. Scarica RAPIDS per accelerare i tuoi flussi di machine learning e scienza dei dati.

Scarica il codice sorgente

Ottimizzato per accelerazione con GPU NVIDIA

Esegui RAPIDS dove vuoi, su cloud o in sede. Scala facilmente dalla workstation a server multi-GPU fino a cluster multi-nodo.

Scienza dei dati con GPU nel cloud

Accelera i carichi di lavoro di machine learning e analisi nel cloud con RAPIDS e le GPU NVIDIA.

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Soluzioni partner all'avanguardia per Tesla

Inizia a usare RAPIDS oggi stesso per realizzare progetti di scienza dei dati di livello enterprise con server GPU di produttori leader, potenziati con GPU NVIDIA Tesla^® V100 Tensor Core e NVIDIA NVLink^™.

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Il supercomputer definitivo per la scienza dei dati

Ottieni prestazioni straordinarie nei flussi di lavoro di scienza dei dati e machine learning con RAPIDS e NVIDIA DGX-2. Ottimizzato per caricamento dati, manipolazione dei dati e training di algoritmi accelerati, garantisce una più rapida estrazione di informazioni sfruttando le prestazioni e l'ampia memoria della GPU di NVIDIA DGX-2^™.

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