Nvidia Rapids

Продукт
Разработчики: Nvidia (Нвидиа)
Дата премьеры системы: 2018/10/10
Технологии: BI

Nvidia Rapids - платформа для ускорения с помощью GPU, анализа больших данных и машинного обучения.

2018

10 октября 2018 года компания NVIDIA представила платформу GPU-ускорения для обработки больших массивов данных и машинного обучения, получившую широкую поддержку у лидеров индустрии. По информации компании, платформа позволяет даже крупным компаниям анализировать огромные массивы данных и делать прогнозы для бизнеса.

Открытое ПО RAPIDS обеспечивает аналитикам большой прирост производительности в бизнес-задачах высокой сложности, таких, как предсказание мошенничества в операциях с кредитными картами, прогноз запаса товаров на складе, прогнозирование покупательского поведения потребителей.

«
Анализ данных и машинное обучение – это крупнейшие сегменты рынка высокопроизводительных вычислений, которые до октября 2018 года не получали ускорение. Крупнейшие мировые компании запускают алгоритмы, созданные с помощью машинного обучения, на многочисленных серверах, чтобы выявить сложные паттерны в сегментах, где они работают, и делать быстрые и точные прогнозы, оказывающие прямой эффект на результаты их деятельности. Взяв за основу CUDA с ее глобальной экосистемой, мы создали платформу GPU-ускорения RAPIDS в тесном сотрудничестве с разработчиками открытого ПО. Она легко интегрируется в самые распространенные библиотеки обработки данных и существующие процессы для ускорения машинного обучения.

Дженсен Хуанг (Jensen Huang), учредитель и генеральный директор NVIDIA
»

RAPIDS включает набор открытых библиотек для анализа, машинного обучения и, совсем скоро, визуализации данных с GPU-ускорением. .Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.1 т

Специалисты впервые получают необходимые инструменты, чтобы целиком запустить конвейер обработки данных на GPU. На октябрь 2018 года тесты RAPIDS с алгоритмом машинного обучения XGBoost для обучения на системе NVIDIA DGX-2 показали 50-кратный прирост производительности по сравнению с системами на базе CPU.

Платформа RAPIDS базируется на открытых проектах, включая Apache Arrow, pandas и scikit-learn, наделяя GPU-ускорением инструменты для обработки данных на Python. Чтобы добавить в RAPIDS библиотеки и возможности машинного обучения, NVIDIA сотрудничает с такими игроками рынка открытого ПО, как Anaconda, BlazingDB, Databricks, Quansight и scikit-learn. Чтобы ускорить распространение платформы, NVIDIA интегрирует RAPIDS в Apache Spark.



СМ. ТАКЖЕ (5)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (59, 464)
  Форсайт (19, 330)
  SAP SE (70, 301)
  Oracle (65, 267)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 236)
  Другие (1081, 1514)

  SAP SE (6, 13)
  Qlik (QlikTech) (2, 8)
  Форсайт (2, 8)
  Microsoft (2, 6)
  Доверенная среда (1, 5)
  Другие (47, 73)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год