Обработка и анализ данных с ускорением NVIDIA

Единственный программно-аппаратный стек, оптимизированный для обработки данных

Ускорьте обработку и анализ данных на GPU

Обработка и анализ данных всегда были медленными и трудоемкими процессами при использовании процессоров для загрузки, сортировки и управлении данными, а также для тренировки и развертывания моделей. GPU значительно снижают затраты на инфраструктуру и обеспечивают высокую производительность в задачах обработки и анализа данных с помощью библиотек NVIDIA RAPIDS™. GPU-ускорение для обработки и анализа данных доступно на любых системах: на ПК, в дата-центрах, периферийных и облачных устройства.

 

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.

Apache Spark 3.0 получает GPU-ускорение с RAPIDS

Spark 3.0 — это первая версия Spark, которая предоставляет встроенное ускорение GPU для анализа данных и задач ИИ. Используйте возможности GPU в Spark 3.0 на локальных или облачных системах без изменений в коде. Революционная производительность GPU позволяет компаниям и исследователям чаще тренировать более крупные модели, открывая в конечном счете новые возможности больших данных и ИИ.

Тренировка алгоритмов XGBoost на графических процессорах NVIDIA

Ускорение XGBoost на графических процессорах NVIDIA обеспечивает невероятный рост производительности ведущего мирового алгоритма машинного обучения. Благодаря ускорению тренировки алгоритмов по сравнению с процессорами специалисты могут работать с более объемными наборами данных, быстрее выполнять итерации и настраивать модели для максимальной точности прогнозирования и экономических результатов.

Data Prep

XGBoost

End-to-end

Начните работу с помощью руководств по XGBoost с GPU-ускорением.

РЕШЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

ПК

Начните работу с алгоритмами машинного обучения.

Узнайте больше >

QUADRO

Профессиональные рабочие станции для машинного обучения.

Узнайте больше >

ДАТА-ЦЕНТР

Специальные системы для задач искусственного интеллекта, обеспечивающие максимальную производительность.

Узнайте больше >

ОБЛАЧНЫЕ СИСТЕМЫ

Машинное обучение с ускорением из любой точки.

Узнайте больше >

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

Нам удалось увеличить скорость в 24 раза с помощью RAPIDS XGBOOST, и теперь мы можем заменить сотни узлов на CPU, так как выполняем задачи машинного обучения на единственном узле с 8 графическими ускорителями. У XGBOOST невероятная скорость!

- Streaming Media Company

Раньше возникали проблемы ввода/вывода данных. …Уходило 10 минут на сбор данных для 10 магазинов (около 1 миллиона строк). Благодаря RAPIDS мы можем собрать данные для 6000 магазинов (миллионы строк) менее чем за 3 минуты. На такое масштабирование могло запросто уйти 4 дня на устаревшей инфраструктуре… Это просто потрясающе.

– Специализированный розничный ритейлер, работающий с 6000 магазинов

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

Нам удалось увеличить скорость в 24 раза с помощью RAPIDS XGBOOST, и теперь мы можем заменить сотни узлов на CPU, так как выполняем задачи машинного обучения на единственном узле с 8 графическими ускорителями. У XGBOOST невероятная скорость!

- Streaming Media Company

Раньше возникали проблемы ввода/вывода данных. …Уходило 10 минут на сбор данных для 10 магазинов (около 1 миллиона строк). Благодаря RAPIDS мы можем собрать данные для 6000 магазинов (миллионы строк) менее чем за 3 минуты. На такое масштабирование могло запросто уйти 4 дня на устаревшей инфраструктуре… Это просто потрясающе.

– Специализированный розничный ритейлер, работающий с 6000 магазинов

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

Нам удалось увеличить скорость в 24 раза с помощью RAPIDS XGBOOST, и теперь мы можем заменить сотни узлов на CPU, так как выполняем задачи машинного обучения на единственном узле с 8 графическими ускорителями. У XGBOOST невероятная скорость!

- Streaming Media Company

Раньше возникали проблемы ввода/вывода данных. …Уходило 10 минут на сбор данных для 10 магазинов (около 1 миллиона строк). Благодаря RAPIDS мы можем собрать данные для 6000 магазинов (миллионы строк) менее чем за 3 минуты. На такое масштабирование могло запросто уйти 4 дня на устаревшей инфраструктуре… Это просто потрясающе.

– Специализированный розничный ритейлер, работающий с 6000 магазинов

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
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 использовать ускорение задач машинного обучения и анализа данных.

Экосистема партнеров

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

Большие данные, анализ, визуализация

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

Платформа для анализа данных на предприятии

IBM
Oracle
SAP
Sas

Хранение

DellEMC
DDN STORAGE
HPE
IBM
NetApp
Pure Storage

Глубокое обучение

Chainer
PyTorch

Узнайте об ускоренных аппаратных решениях RAPIDS