Ускоренный анализ данных c NVIDIA

Ускорьте задачи анализа данных на GPU

Анализ данных позволяет предприятиям по всему миру анализировать и оптимизировать бизнес-задачи, цепочки поставок, научные исследования, продукты и работу с цифровыми технологиями. Вычисления на GPU полностью меняют анализ данных благодаря RAPIDS, открытой платформе для ускорения анализа данных и машинного обучения.

RAPIDS, платформа для анализа данных с ускорением на GPU, – это вычислительная экосистема нового поколения на базе Apache Arrow. Сотрудничество NVIDIA с Ursa Labs ускорит процесс инноваций в ключевых библиотеках Arrow и поможет повысить производительность в задачах анализа и конструирования признаков.

– Уэс МакКинни (Wes McKinney), глава Ursa Labs и создатель Apache Arrow и Pandas

Мы в Databricks восхищены, как RAPIDS ускоряет работу Apache Spark. Мы работаем над несколькими проектами по интеграции Spark с нативными ускорителями, включая поддержку Apache Arrow и планирование ресурсов GPU с Project Hydrogen. Мы считаем, что RAPIDS – это новый отличный способ масштабирования задач анализа данных и ИИ для наших клиентов.

– Матей Захария (Matei Zaharia), соучредитель и главный технолог Databricks, а также учредитель Apache Spark

RAPIDS, платформа для анализа данных с ускорением на GPU, – это вычислительная экосистема нового поколения на базе Apache Arrow. Сотрудничество NVIDIA с Ursa Labs ускорит процесс инноваций в ключевых библиотеках Arrow и поможет повысить производительность в задачах анализа и конструирования признаков.

– Уэс МакКинни (Wes McKinney), глава Ursa Labs и создатель Apache Arrow и Pandas

Мы в Databricks восхищены, как RAPIDS ускоряет работу Apache Spark. Мы работаем над несколькими проектами по интеграции Spark с нативными ускорителями, включая поддержку Apache Arrow и планирование ресурсов GPU с Project Hydrogen. Мы считаем, что RAPIDS – это новый отличный способ масштабирования задач анализа данных и ИИ для наших клиентов.

– Матей Захария (Matei Zaharia), соучредитель и главный технолог Databricks, а также учредитель Apache Spark

RAPIDS, платформа для анализа данных с ускорением на GPU, – это вычислительная экосистема нового поколения на базе Apache Arrow. Сотрудничество NVIDIA с Ursa Labs ускорит процесс инноваций в ключевых библиотеках Arrow и поможет повысить производительность в задачах анализа и конструирования признаков.

– Уэс МакКинни (Wes McKinney), глава Ursa Labs и создатель Apache Arrow и Pandas

Мы в Databricks восхищены, как RAPIDS ускоряет работу Apache Spark. Мы работаем над несколькими проектами по интеграции Spark с нативными ускорителями, включая поддержку Apache Arrow и планирование ресурсов GPU с Project Hydrogen. Мы считаем, что RAPIDS – это новый отличный способ масштабирования задач анализа данных и ИИ для наших клиентов.

– Матей Захария (Matei Zaharia), соучредитель и главный технолог Databricks, а также учредитель Apache Spark

Возможности и преимущества

Простота использования

Простота использования

Ускорьте весь набор инструментов Python с помощью открытой и простой интеграции и минимальными изменениями кода.

Повышенная производительность

Добейтесь большего

Осуществляйте до 50 раз более быструю тренировку машинного обучения благодаря более частым итерациям, добиваясь повышенной точности моделей.

Экономичность

Экономичность

Снижайте затраты на вычислительную инфраструктуру для анализа данных и повышайте эффективность работы в дата-центре.

Rapids: новые библиотеки ПО для работы с данными

Платформа RAPIDS создана с учетом более чем 15-летнего опыта разработки и машинного обучения NVIDIA® CUDA®. Она представляет собой новое производительное ПО для комплексного обучения данных только на GPU, которое позволяет сократить время обучения с нескольких дней до нескольких часов.

NVIDIA RAPIDS Flow
Готовое ускорение на RAPIDS

Начните работу с Rapids прямо сейчас

Открытые библиотеки RAPIDS написаны на Python и созданы на базе Apache Arrow. Программное обеспечение разработано совместно с открытыми сообществами по всему миру. Скачайте RAPIDS, чтобы ускорить выполнение задач машинного обучения и анализа данных.

Оптимизация для ускорения на GPU NVIDIA

Запустите RAPIDS на локальной системе или в облаке. Масштабируйте решение с легкостью от формата рабочей станции до серверов с несколькими GPU и кластеров с несколькими узлами.

Анализ данных с использованием GPU в облаке

Ускорьте машинное обучение и задачи анализа данных в облаке с помощью RAPIDS и GPU NVIDIA.

Облачные платформы

Передовые решения Tesla от партнеров

Начните работу с RAPIDS прямо сейчас для анализа данных на предприятии с помощью серверов на базе GPU NVIDIA Tesla® V100 с тензорными ядрами и технологией NVIDIA NVLink от ведущих OEM-производителей.

Эталонный суперкомпьютер для работы с данными

Обеспечьте революционную производительность для работы с данными и алгоритмами машинного обучения с помощью RAPIDS и NVIDIA DGX-2. Получайте быстрые результаты с оптимизацией для ускоренной загрузки данных, управления данными и тренировки алгоритмов и использованием производительности и увеличенной памяти GPU системы NVIDIA DGX-2.

Суперкомпьютер для анализа данных

Экосистема партнеров

RAPIDS является открытым источником и используется ведущими предприятиями в области данных и аналитики.

Большие данные, анализ, визуализация

Anaconda
BlazingDB
DataBricks
FastData
Graphistry
H20.ai
Kinetica
MAPR
Omni Sci
Sqream
Uber

Платформа для анализа данных на предприятии

IBM
Oracle
SAP
Sas

Хранение

DellEMC
HPE
IBM
NetApp
Pure Storage

Глубокое обучение

Chainer
PyTorch

Узнайте об ускоренных аппаратных решениях RAPIDS