HP Amplify – NVIDIA と HP Inc. は本日、NVIDIA CUDA-X™ データ処理ライブラリを HP AI ワークステーション ソリューションに統合し、生成 AI 開発の基盤となるデータ準備および処理作業を高速化することを発表しました。
NVIDIA CUDA® コンピュート プラットフォーム上に構築された CUDA-X ライブラリは、表、テキスト、画像、動画を含む幅広いデータ タイプのデータ処理を高速化します。これには NVIDIA RAPIDS™ cuDF ライブラリが含まれており、pandas ソフトウェアを使用する約 1000 万人のデータ サイエンティストの作業を、CPU のみのシステムではなく NVIDIA RTX™ 6000 Ada 世代 GPU を使用することで、コードを変更することなく最大 110 倍に高速化します。
RAPIDS cuDF およびその他の NVIDIA ソフトウェアは、HP AI ワークステーション上の Z by HP AI Studio の一部として利用可能になり、データサイエンス ワークフローを高速化するフルスタック開発ソリューションを提供します。
NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、次のように述べています。「pandas は、何百万人ものデータ サイエンティストが、生成 AI 用にデータを処理し準備するために不可欠なツールです。コード変更なしで pandas を高速化することは、大きな前進となるでしょう。データ サイエンティストは、数時間ではなく数分でデータを処理し、生成 AI モデルをトレーニングするために、桁外れに多くのデータを扱えるようになります」
HP 社の社長兼 CEO である Enrique Lores 氏は、次のように述べています。「データサイエンスは AI の基盤となるものであり、開発者はこの重要な作業を支援するソフトウェアとシステムへの迅速なアクセスを必要としています。HP の AI ワークステーションは、NVIDIA の AI ソフトウェアと GPU コンピューティングを統合することで、お客様に強力なソリューションを提供します」
NVIDIA CUDA-X が HP ワークステーション ソリューションでデータ サイエンスをスピードアップ
pandas は DataFrames と呼ばれる強力なデータ構造を提供し、開発者は表形式のデータを簡単に操作、クリーニング、分析することができます。
NVIDIA RAPIDS cuDF ライブラリは、データ サイズが大きくなるにつれてワークロードが遅くなる可能性のある CPU に依存するのではなく、コード変更なしで GPU 上にて実行できるように pandas を高速化します。RAPIDS cuDF は、サードパーティのライブラリと互換性があり、GPU と CPU のワークフローを統合するため、データ サイエンティストは、開発、テスト、本番でのモデルの実行をシームレスに行うことができます。
データセットが増大し続ける中、RTX 6000 Ada 世代 GPU は GPU あたり 48GB のメモリを提供し、Z by HP ワークステーション上で大規模なデータサイエンスおよび AI ワークロードを処理します。最大 4 基の RTX 6000 GPU を搭載する HP Z8 Fury は、AI 開発のための世界で最もパワフルなワークステーションの 1 つです。HP と NVIDIA の緊密な連携により、データ サイエンティストは、大規模な生成 AI ワークロードも処理できるローカル システムで作業することで、開発を効率化することができます。
提供時期
コード変更なしで pandas を高速化する NVIDIA RAPIDS cuDF は、NVIDIA RTX および GeForce RTX GPU を搭載した HP AI ワークステーション ソリューションで今月中に、HP AI Studio では今年後半に利用可能になる予定です。
※本製品、ソリューションの日本での展開については未定となります。