Cloudera と NVIDIAの統合により、データを活用したインサイトを使用して、ミッション クリティカルなユースケースを強化することができます。現在、この統合を実施しており、データ エンジニアリングとデータサイエンスのワークフローにおいて、半分のコストで 10 倍以上の速度向上をすでに実現しています。 – IRS/Research Applied Analytics & Statistics Division (RAAS)/Technical Branch Chief、Joe Ansaldi
NVIDIA 対応の Spark 3 は、CPU 上で Spark を実行する場合と比較して、パフォーマンスの大幅な向上を確認できました。このような圧倒的な GPU パフォーマンスの向上により、Adobe Experience Cloud アプリの完全なスイート製品で AI を活用した機能を強化するためのまったく新しい可能性を押し広げています。 - William Yan 氏、Adobe社の機械学習部門シニア ディレクター
NVIDIA との継続的な協力により、Apache Spark™ 3 と Databricks のための RAPIDS 最適化でパフォーマンスを向上でき、Adobe などの共同顧客にメリットをもたらします。このような貢献がデータ パイプライン、モデル トレーニング、スコアリングの高速化につながり、データ エンジニアとデータ サイエンティストのコミュニティにとってより画期的かつ優れた洞察に直接転換することができます。 - Matei Zaharia 氏、Apache Spark™ の開発者兼 Databricks の主任技術者
Cloudera と NVIDIAの統合により、データを活用したインサイトを使用して、ミッション クリティカルなユースケースを強化することができます。現在、この統合を実施しており、データ エンジニアリングとデータサイエンスのワークフローにおいて、半分のコストで 10 倍以上の速度向上をすでに実現しています。 - IRS/Research Applied Analytics & Statistics Division (RAAS)/Technical Branch Chief、Joe Ansaldi
NVIDIA 対応の Spark 3 は、CPU 上で Spark を実行する場合と比較して、パフォーマンスの大幅な向上を確認できました。このような圧倒的な GPU パフォーマンスの向上により、Adobe Experience Cloud アプリの完全なスイート製品で AI を活用した機能を強化するためのまったく新しい可能性を押し広げています。 - William Yan 氏、Adobe社の機械学習部門シニア ディレクター
NVIDIA との継続的な協力により、Apache Spark™ 3 と Databricks のための RAPIDS 最適化でパフォーマンスを向上でき、Adobe などの共同顧客にメリットをもたらします。このような貢献がデータ パイプライン、モデル トレーニング、スコアリングの高速化につながり、データ エンジニアとデータ サイエンティストのコミュニティにとってより画期的かつ優れた洞察に直接転換することができます。 - Matei Zaharia 氏、Apache Spark™ の開発者兼 Databricks の主任技術者
Cloudera と NVIDIAの統合により、データを活用したインサイトを使用して、ミッション クリティカルなユースケースを強化することができます。現在、この統合を実施しており、データ エンジニアリングとデータサイエンスのワークフローにおいて、半分のコストで 10 倍以上の速度向上をすでに実現しています。 - IRS/Research Applied Analytics & Statistics Division (RAAS)/Technical Branch Chief、Joe Ansaldi
NVIDIA 対応の Spark 3 は、CPU 上で Spark を実行する場合と比較して、パフォーマンスの大幅な向上を確認できました。このような圧倒的な GPU パフォーマンスの向上により、Adobe Experience Cloud アプリの完全なスイート製品で AI を活用した機能を強化するためのまったく新しい可能性を押し広げています。 - William Yan 氏、Adobe社の機械学習部門シニア ディレクター
NVIDIA との継続的な協力により、Apache Spark™ 3 と Databricks のための RAPIDS 最適化でパフォーマンスを向上でき、Adobe などの共同顧客にメリットをもたらします。このような貢献がデータ パイプライン、モデル トレーニング、スコアリングの高速化につながり、データ エンジニアとデータ サイエンティストのコミュニティにとってより画期的かつ優れた洞察に直接転換することができます。 - Matei Zaharia 氏、Apache Spark™ の開発者兼 Databricks の主任技術者