This site requires Javascript in order to view all its content. Please enable Javascript in order to access all the functionality of this web site. Here are the instructions how to enable JavaScript in your web browser.

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

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.

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.

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

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 различных задач анализа данных: обработки конвейеров ETL или масштабных процессов машинного обучения. Компания NVIDIA и ее партнеры предлагают решения для обработки данных на различных устройствах: от ноутбука до облака, а также локально с сертифицированными системами NVIDIA. NVIDIA предоставляет оптимизированные программно-аппаратные решения для высокопроизводительного анализа данных, позволяющего компаниям упростить работу с данными. С помощью RAPIDS и NVIDIA CUDA специалисты по анализу данных 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 легко начать работу с ускоренным анализом данных.

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.

Подробнее

Тренировка

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

Подробнее

Визуализация

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

Подробнее

Инференс

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

Подробнее

Ускорение анализа данных на любых системах

ПК

Начните работу с алгоритмами машинного обучения.

Подробнее

Рабочие станции

Новое поколение рабочих станций для data science.

Подробнее

Дата-центр

Системы ИИ для создания корпоративных решений.

Подробнее

Облако

Универсальное ускоренное машинное обучение

Подробнее

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.

Скачать брошюру