Ciência de Dados Acelerada pela NVIDIA O Único Pacote de Hardware para Software Otimizado para Ciência de Dados
O Apache Spark 3.0 é Acelerado por GPU com RAPIDS O Apache Spark 3.0 é o primeiro lançamento do Spark a oferecer aceleração de GPU totalmente integrada e perfeita para análises e cargas de trabalho em AI. Aproveite o poder do Spark 3.0 com GPUs no local ou no cloud, sem a necessidade de alterar seu código. O desempenho inovador das GPUs permite que empresas e pesquisadores treinem modelos maiores com mais frequência, liberando o valor do big data com o poder da AI. Saiba Mais
Negócios Acelerados Por GPU Em Ação Maximize o desempenho, a produtividade e o ROI para workflows em machine learning. Infográfico Interativo Resumo Da Solução
RAPIDS, uma plataforma acelerada por GPU para ciência de dados, é um ecossistema de processamento de última geração desenvolvido pela Apache Arrow. A colaboração da NVIDIA com a Ursa Labs irá acelerar o ritmo de inovação nas principais bibliotecas da Arrow e ajudará a trazer grandes melhorias de desempenho nas análises e em fluxos de trabalhos na engenharia. - Wes McKinney, Head do Ursa Labs e Criador do Apache Arrow e do Pandas
Consegui uma aceleração em 24x usando o RAPIDS XGBOOST e agora posso substituir centenas de nós da CPU, executando cargas de trabalho maiores em machine learning e um único nó com 8 GPUs. Vocês fizeram o XGBOOST muito rápido!! - Streaming Media Company
Meu problema era em I/O: 10 minutos para extrair os dados de 10 lojas (cerca de 1 milhão de linhas). Com o RAPIDS, pudemos extrair os dados de cerca de 6000 lojas (milhões de linhas) em menos de 3 minutos. Isso poderia levar uns quatro dias na estrutura antiga... Simplesmente incrível! - Um varejista especializado com 6000 lojas
RAPIDS, uma plataforma acelerada por GPU para ciência de dados, é um ecossistema de processamento de última geração desenvolvido pela Apache Arrow. A colaboração da NVIDIA com a Ursa Labs irá acelerar o ritmo de inovação nas principais bibliotecas da Arrow e ajudará a trazer grandes melhorias de desempenho nas análises e em fluxos de trabalhos na engenharia. - Wes McKinney, Head do Ursa Labs e Criador do Apache Arrow e do Pandas
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