NVIDIA アクセラレーテッド データ サイエンス ソリューションで将来のトレンドをモデル化し、トレンドに影響を与え、トレンドに対応します。
データに基づく予測は、企業が将来のトレンドをモデル化するのに役立つパワフルなツールです。NVIDIA アクセラレーテッド データ サイエンスを導入すると、企業は大規模なデータセットを利用して、高精度な分析結果を引き出し、データに基づいた意志決定ができます。
データ サイエンスの利用が増え、企業にとって予測と予報が一般的になっています。大規模な過去のデータを活用することで、未来に関するインサイトを得ることができます。
予測分析には高い価値がありますが、効果的で正確なモデルの構築には困難が伴います。予測は性質上、膨大なデータを使用するため、データ サイエンス チームは多くの場合、CPU ベースの実装では計算処理がボトルネックや、多大なサイクル タイムに直面します。ソフトウェアからハードウェアまで、フルスタックの開発全体を通して、NVIDIA は、一般的なデータ サイエンス ソリューションに基づいて開発されたアクセラレーテッド ソリューションを提供し、問題点を解決し、企業がデータを最大限まで活用できるようにします。
正確に予測するには、大量のデータが必要です。ビック データのユース ケースが増え続ける中、CPU パフォーマンスが大きなボトルネックになり、この制約がサイクル タイムとコストを増やします。
企業はサイクル タイムを短縮するためにインフラストラクチャを拡張します。大規模な CPU インフラストラクチャには多大なコストがかかり、データを活用する企業の投資回収率を低下させます。
大規模な予測プロセスの生産化は困難です。大抵、大きなソフトウェア リファクタリングとチーム間のハンドオフが必要になり、分析情報の生成が大幅に遅れることがあります。
大規模なデータセットによりパワーをもたらすソリューションを利用し、プロセスの完了を待つ時間を減らし、困難な問題を解決するために必要な時間を増やします。
あらゆるデータを活用することで、ビジネスにおいて最良の意志決定を行い、組織のパフォーマンスを改善し、顧客のニーズを今までより効果的に満たします。
お気に入りのツールを使って、学習コストをかけずに、かつコードの変更を最小限に抑えながら、モデルの実験、構築、生産を行うことができます。
インフラストラクチャのコストとデータ センターの設置面積を減らすアクセラレーテッド ソリューションにより、データと予算をより有効に活用できます。
精度の高い分析情報をデータから生成し、傾向をより良く理解し、将来の市場で成功するために事業を巧みに運営します。
ノート PC から大規模なマルチノード、マルチ GPU クラスターまで簡単に拡張できるツールを利用すれば、実験から本稼働に簡単に移行できます。
NVIDIA は、新しいモデルをゼロから構築する場合でも、ビジネスを可能にする重要なプロセスを微調整する場合でも、企業の予測を加速するソリューションを提供します。ソフトウェアとハードウェアを総合的に開発することで、NVIDIA は、企業がインサイトを生成し、運営や顧客サービスを改善するためのモデルを展開を容易にする、エンタープライズ グレードのソリューション提供します。RAPIDS™ と CUDA® を使えば、データ サイエンティストは、NVIDIA GPU で予測と予報のパイプラインを高速化できます。データの読み込み、処理、トレーニングなどの操作が数日から数分に短縮されます。NVIDIA によって高速化される計算処理は、おなじみの Python や Java ベースの言語で活用でき、アクセラレーテッド データ サイエンスを簡単に始めることができます。
機械学習からディープラーニングまで、アクセラレーテッド コンピューティングを活用しましょう。新しいツールを覚える必要はありません。
この新しい基礎は、相互運用の導入を劇的に簡単にします。Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost、Numba などの主要なデータ サイエンス フレームワークや、PyTorch、TensorFlow、Apache MxNet など、さまざまなディープラーニング フレームワークと統合することで、データ サイエンスのエコシステムへの導入が拡大し、さらなる統合が促進されます。GPU 高速化を利用することで、RAPIDS ハイパーパラメーター最適化 (HPO) と RAPIDS Forest Inferencing Library (FIL) など、機械学習エコシステムのイノベーションは、以前は時間がかかっていた操作をほんの数秒に短縮します。
ビジネスを改善/改良するためにデータ サイエンスに注目する企業が増える中、非常に革新的な企業の中には、NVIDIA アクセラレーテッド データ サイエンス ソリューションで驚くべき成果を上げている企業もあります。計算処理を高速化することで、企業はより多くのデータを処理し、インフラストラクチャのコストを削減し、顧客サービスを向上させています。
Walmart は世界最大級の小売企業です。継続的に改善し、顧客のニーズを満たすため、Walmart は事業全体でイノベーションを推進する必要があります。Walmart Labs はイノベーションを動かすブレーントラストです。
Walmart Labs は、世界中に無数に抱える店舗全体の在庫ニーズを正確に予測するためにデータ サイエンスに大きく依存しています。経営は常に非常に効果的でしたが、RAPIDS と NVIDIA GPU によって予測性能が 1.3% 向上しました。Walmart にとっては大きな節約となり、より多くの顧客に必要なものを提供できるようになりました。
100 倍
20 倍
削減 コンピューティング コスト
高速化 モデル トレーニング
97%
Capital One のビジネスは常にデータを活用したビジネスを展開しています。顧客により良いサービスを提供するために、Capital One は大改革を実行し、テクノロジを利用する銀行から銀行業務を行うテクノロジ企業に変貌を遂げました。
その改革の一環として、Capital One はデータ サイエンスに乗り出しました。データ主導の文化を強化するため、Capital One は RAPIDS、Dask、NVIDIA GPU を導入して、予測業務のパフォーマンスと投資回収率を大幅に改善しました。NVIDIA によるデータ サイエンスの高速化で、Capital One は、真に「銀行業務を良い方向に変える」ために必要なツールを手に入れました。
昼は堅牢なモデルの構築。夜はゲーム。全て同じ GPU で。
アクセラレーテッド ワークステーションで実験を新たなレベルに引き上げましょう。
導入が簡単なハイパフォーマンス コンピューティングで企業を強化しましょう。
今すぐ、クラウドでアクセラレーテッド データ サイエンスを始めてください。