Высокопроизводительный анализ данных

Итерации с большими наборами данных, более частое развертывание моделей и снижение совокупной стоимости владения.

Обработка и анализ данных всегда были медленными и трудоемкими процессами при использовании процессоров для подготовки данных, а также для тренировки и развертывания моделей.Ускорение может значительно повысить производительность всех задач анализа данных, ускорить генерацию значений и сократить расходы.

Передовые технологии для мгновенных результатов

Трудности в отрасли

  • Подготовка данных — это сложный и трудоемкий процесс, который занимает основную часть рабочего времени специалистов по data science.

  • На итерации уходит много времени, что снижает точность анализа данных. 

  • Уменьшение наборов данных приводит к неоптимальным результатам.

Компании используют анализ данных для извлечения максимума информации и принятия более взвешенных решений. В то время как анализ данных открыл ряд новых возможностей, выполнение этих задач на CPU усложняло рабочие процессы и повышало затраты. Ускорение открывает новую эру анализа данных, позволяя компаниям и специалистам по data science использовать весь потенциал данных и существующей инфраструктуры.

Ускорение позволяет улучшить весь процесс анализа данных: как трансформацию данных для корпоративных целей, так и визуализацию терабайтов данных для задач в конкретной сфере. Специалисты по data science могут использовать привычные инструменты на графических процессорах NVIDIA и обеспечить возможности высокопроизводительных вычислений в компании при минимальном обучении.

Используя возможности высокопроизводительного анализа данных, компании могут улучшить обслуживание клиентов, быстрее разрабатывать продукты и внедрять инновационные технологии.

Максимальная скорость для больших данных

Результаты тестов показывают, что GPU позволяют значительно сократить затраты и время при выполнении задач анализа больших данных разной сложности. Используя привычные API, такие как Pandas и Dask, RAPIDS работает с наборами данных объемом 10 ТБ на GPU до 20 раз быстрее, чем на CPU. Решение NVIDIA использует мощность 16 ускорителей NVIDIA DGX A100, сопоставимых по производительности с 350 серверами на базе CPU, и при этом в 7 раз экономичнее и обеспечивает мощность для HPC.

Читать пост

Максимальная скорость для больших данных

Преимущества ускоренного анализа данных

  • Специалисты по data science
  • Разработчики
  • Специалисты по IT и DevOps
Быстрое выполнение задач

Меньше ожидания

Ускорьте завершение процессов и используйте свободное время для итераций и тестирования для решения рабочих задач.

Анализ многотерабайтных наборов данных благодаря высокопроизводительной обработке

Лучшие результаты

Анализируйте многотерабайтные наборы данных благодаря высокопроизводительной обработке, чтобы получать более точные результаты и быстрее предоставлять отчеты.

Масштабирование инструментов для анализа данных без изменений кода

Без изменений кода

Ускорьте и масштабируйте существующий набор инструментов для анализа данных без изучения новых инструментов и минимальных изменений кода.

Быстрее предоставляйте высококачественные наборы данных специалистам

Ускоренная обработка

Измените работу с данными, чтобы быстрее создать качественные наборы данных и предоставить их специалистам в компании.

Общая память для множества популярных библиотек

Широкая совместимость

Используйте общую память для множества популярных библиотек и не тратьте время и средства на создание копий данных.

Поддержка разных форматов

Без изменений кода

Не тратьте время на преобразование файлов из одного формата в другой и используйте наиболее подходящие для вашей компании.

Ускорение GPU для эффективного использования бюджета

Снижение затрат

Используйте бюджет эффективнее при помощи ускорения на GPU, а не тратьте средства на покупку, развертывание и управление большим количеством CPU.

Используйте все данные для принятия более взвешенных решений

Более взвешенные решения.

Используйте весь потенциал данных для принятия более взвешенных решений, повышения производительности и соответствия потребностям клиентов.

Простое масштабирование для любых устройств: от настольного ПК до многоузловых систем

Простое масштабирование

Простое масштабирование для любых устройств: от настольного ПК до многоузловых кластеров с несколькими GPU и единой, интуитивно понятной архитектурой.

Ускорение анализа данных с NVIDIA

NVIDIA предлагает решения для ускорения всех задач анализа данных, будь то ускорение конвейеров ETL или масштабные задачи машинного обучения. NVIDIA предоставляет оптимизированные программно-аппаратные решения для высокопроизводительного машинного обучения, позволяющие компаниям извлекать информацию из своих данных. С помощью RAPIDS и NVIDIA CUDA специалисты по data science могут использовать ускорение графических процессоров NVIDIA и сократить с нескольких дней до считанных минут время выполнения задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка данных и обучение моделей. Для доступа к возможностям CUDA можно использовать знакомые языки на основе Python или Java, что позволяет просто начать работу с ускоренным машинным обучением.

Машинное и глубокое обучение на GPU

Машинное и глубокое обучение на GPU

Подготовка данных и ETL

Измените процессы ETL на графических процессорах NVIDIA с помощью RAPIDS и Spark 3.0, чтобы быстрее предоставить специалистам качественные наборы данных.

Тренировка

Разрабатывайте, проводите итерации и совершенствуйте модели для работы с RAPIDS cuML и Dask.

Визуализация

Извлекайте максимум информации из данных благодаря масштабным визуализациям с RAPIDS и Plotly Dash.

Инференс

RAPIDS FIL позволяет быстро извлекать информацию для повышения продуктивности работы и принятия более эффективных решений.

Ускорение анализа данных на любых системах

ПК

Начните работу с алгоритмами машинного обучения.

Рабочие станции

Новое поколение рабочих станций для data science.

Дата-центр

Системы ИИ для создания корпоративных решений.

Облако

Универсальное ускоренное машинное обучение

Узнайте больше о перспективах больших данных с ИИ

Скачайте новую брошюру «Ускорение Apache Spark 3.x. Использование графических процессоров NVIDIA для обеспечения новой эры аналитики и ИИ», чтобы узнать больше о следующих инновациях в Apache Spark.