NVIDIA アクセラレーテッド データ サイエンス

データ分析ワークフロー向け GPU アクセラレーション

データ サイエンスにより、世界中の企業はビジネス プロセスやサプライ チェーン、科学研究、製品、デジタル エクスペリエンスの分析および最適化が可能になります。GPU コンピューティングは、新しいオープン ソース ソフトウェア ライブラリである RAPIDS を用いることでデータ サイエンスに大きな変革をもたらしています。RAPIDS は機械学習や分析、データ ディスカバリを高速化し、短時間で精度の高い結果を導き出すことができます。

GPU でアクセラレートしたデータ分析プラットフォームである RAPIDS は、Apache Arrow で強化された次世代コンピュテーショナル エコシステムです。NVIDIA と Ursa Labs が協力することで、コアとなる Arrow ライブラリのイノベーションのペースが加速し、分析とパフォーマンスに大きな飛躍をもたらし、エンジニアリングの作業量に重要な意味を持つようになるでしょう。

- Ursa Labs の代表で Apache Arrow と Pandas の作者、Wes McKinney 氏

Databricks では、Apache Spark のワークロードを加速する RAPIDS の可能性にとても期待しています。現在、Spark をネイティブのアクセラレータとよりよく統合するための進行中のプロジェクトが複数あり、Apache Arrow のサポートや、Project Hydrogen との GPU スケジューリングも含まれています。RAPIDS は、顧客のデータ分析および AIワークロードを拡大するための新しい機会だと信じています。

- Databricks の共同創業者兼 CTO で、Apache Spark の創業者、Matei Zaharia 氏

GPU でアクセラレートしたデータ分析プラットフォームである RAPIDS は、Apache Arrow で強化された次世代コンピュテーショナル エコシステムです。NVIDIA と Ursa Labs が協力することで、コアとなる Arrow ライブラリのイノベーションのペースが加速し、分析とパフォーマンスに大きな飛躍をもたらし、エンジニアリングの作業量に重要な意味を持つようになるでしょう。

- Ursa Labs の代表で Apache Arrow と Pandas の作者、Wes McKinney 氏

Databricks では、Apache Spark のワークロードを加速する RAPIDS の可能性にとても期待しています。現在、Spark をネイティブのアクセラレータとよりよく統合するための進行中のプロジェクトが複数あり、Apache Arrow のサポートや、Project Hydrogen との GPU スケジューリングも含まれています。RAPIDS は、顧客のデータ分析および AIワークロードを拡大するための新しい機会だと信じています。

- Databricks の共同創業者兼 CTO で、Apache Spark の創業者、Matei Zaharia 氏

GPU でアクセラレートしたデータ分析プラットフォームである RAPIDS は、Apache Arrow で強化された次世代コンピュテーショナル エコシステムです。NVIDIA と Ursa Labs が協力することで、コアとなる Arrow ライブラリのイノベーションのペースが加速し、分析とパフォーマンスに大きな飛躍をもたらし、エンジニアリングの作業量に重要な意味を持つようになるでしょう。

- Ursa Labs の代表で Apache Arrow と Pandas の作者、Wes McKinney 氏

Databricks では、Apache Spark のワークロードを加速する RAPIDS の可能性にとても期待しています。現在、Spark をネイティブのアクセラレータとよりよく統合するための進行中のプロジェクトが複数あり、Apache Arrow のサポートや、Project Hydrogen との GPU スケジューリングも含まれています。RAPIDS は、顧客のデータ分析および AIワークロードを拡大するための新しい機会だと信じています。

- Databricks の共同創業者兼 CTO で、Apache Spark の創業者、Matei Zaharia 氏

機能および利点

Ease of Use

使いやすさ

オープン ソースであり、ソフトウェアが組み込まれているため手間がかからず、コード変更が最小限ですむため、Python ツールチェーン全体を能率化できます。

Accomplish More

成果の向上

機械学習トレーニングを最大 100 倍まで速めて反復を増やすことによりモデル精度が向上します。

Cost-Efficiency

費用効率

データ サイエンスの計算インフラストラクチャ費用を 90% 削減し、データ センターの効率性が 45 倍向上します。

 

RAPIDS: データ サイエンス向けの新しいソフトウェア ライブラリ

RAPIDS は、 NVIDIA® CUDA® の 15 年以上に及ぶ開発と機械学習のノウハウをもとに設計されました。この強力な新しいソフトウェアにより、エンド ツー エンドのデータ サイエンス トレーニング パイプラインは GPU 内で完全に処理され、トレーニング時間が日単位から分単位に短縮されます。

NVIDIA RAPIDS Flow
End-to-End Faster Speeds on RAPIDS

RAPIDS を今すぐお試しください

RAPIDS ライブラリはオープン ソースであり、Python で書かれており、Apache Arrowをもとに設計されています。このソフトウェアは世界各国のオープン ソース コミュニティと共同で開発されています。RAPIDS をダウンロードして、機械学習とデータ サイエンスのワークフローの加速を実感してください。

NVIDIA GPU アクセラレーション向けに最適化

RAPIDS はクラウドでもオンプレミスでも場所を選ばず実行できます。ワークステーションからマルチ GPU サーバー、マルチノード クラスターに容易に拡張可能です。

最先端の Tesla パートナー ソリューション

RAPIDS と NVIDIA GPU が、クラウド内における機械学習と分析のワークロードを加速します。すべての主要なクラウド プラットフォームでご利用いただけます。

Cloud Platforms

最先端のテスラ パートナー ソリューション

NVIDIA Tesla V100 Tensor コア GPU および NVIDIA NVLink(™)を搭載した大手 OEM の GPU サーバーを使用して、エンタープライズ規模のデータ サイエンス向けに今すぐ RAPIDS をお試しください。

最高のデータ サイエンス スーパーコンピューター

RAPIDS および NVIDIA DGX-2 を使用することで、データ サイエンスと機械学習のワークフローに対して画期的なパフォーマンスを実現します。データの読み込みやデータの処理、アルゴリズムのトレーニング向けに最適化されており、NVIDIA DGX-2 のパフォーマンスおよび大きな GPU メモリ フットプリントを活用することですばやい洞察が可能となります。

Data Science Supercomputer

パートナー エコシステム

RAPIDS はあらゆる企業に開放されており、データ サイエンスとデータ分析の分野をリードする有数のトップ企業に採用されています。

ビッグ データ、分析、ビジュアライゼーション

Anaconda
BlazingDB
DataBricks
FastData
Graphistry
H20.ai
Kinetica
MAPR
Omni Sci
Sqream
Uber

企業データ サイエンス プラットフォーム

IBM
Oracle
SAP
Sas

ストレージ

DellEMC
HPE
IBM
NetApp
Pure Storage

ディープラーニング

Chainer
PyTorch

RAPIDS 活用ハードウェア ソリューションの詳細