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NVIDIA针对资大规模资料分析与机器学习推出 RAPIDS 开源 GPU 加速平台
Dressing udstyr   2018年10月11日 星期四 浏览人次: [2698]

NVIDIA (辉达)今(11)日针对资料科学与机器学习推出GPU加速平台,为众多极大的企业提供以前所未有的速度分析庞大的资料与产出精确的商业预测,被业界领导品牌广为采纳。

RAPIDS? 开源软体为资料科学家处理复杂的商业挑战,例如:预测信用卡盗刷、零售库存与了解消费者购买行为时,带来卓越的效能提升。随着业界持续对 GPU 运算在资料分析的重要性产生共识,众多企业从开源社群的先驱 Databricks 与 Anaconda,至科技领导品牌包含 Hewlett Packard Enterprise、IBM 与 Oracle皆表态支持 RAPIDS。

分析师预估资料科学与机器学习的伺服器市场的年度产值达 200 亿美元,若再加上科学分析与深度学习的产能将使高效能运算市场产值推升至 360 亿美元。

NVIDIA 创办人暨执行长黄仁勋在欧洲 GPU 技术大会主题演说上宣布推出RAPIDS时表示:「资料分析与机器学习是高效能运算产业间两大尚未进行加速的领域,直到现在。全球各大产业透过在大量的伺服器上执行运用机器学习所写的演算法,理解市场与环境中复杂的模式并且快速且准确地进行预测,直接影响获利。

NVIDIA将RAPIDS建立於CUDA与全球生态系中,透过与开源社群的密切合作打造出此 GPU 加速平台。其无缝整合全球各大资料科学函式库与作业负载以加速机器学习,NVIDIA 正将过往提升深度学习的规格运用在机器学习之中。」

RAPIDS 为GPU加速分析、机器学习与即将道来的资料虚拟化提供一系列开源的函式库,这是NVIDIA 工程师与关键开源开发人员在过去 2 年密切合作的成果。

RAPIDS 首度给与科学家透过 GPU 执行资料科学传输所需的所有工具。初期的RAPIDS 测试显示,透过 XGBoost 机器学习演算法在 NVIDIA DGX-2? 系统上进行训练,与纯 CPU 系统相比速度提升 50 倍。这使资料科学家能过缩短过往所需的训练时间,根据资料量大小为基准,能从以天计算降至以小时计算或以小时计算降至以分钟计算。

与开源社群的密切合作

RAPIDS 透过将 GPU 加速应用在受市场欢迎的 Python 资料科学工具链上,支援包含 Apache Arrow、Pandas 与 scikit-learn 等开源套件。为了使 RAPIDS 能够支援更多机器学习函式库与功能,NVIDIA 正与各大开源生态系重要机构与人员,包含 Anaconda、 BlazingDB、Databricks、Quansight、scikit-learn以及Ursa Labs 首长暨 Python 资料科学函式库中,成长最快速的Apache Arrow 与 Pandas 发行人 Wes McKinney,进行合作。

Wes McKinney 表示:「GPU 加速资料科学平台 RAPIDS 是由 Apache Arrow 所驱动的次世代运算生态系。NVIDIA 与Ursa Labs合作会加速Arrow函式库的核新创新速度,并为分析与特徵工程作业带来显着的效能加速。 」

NVIDIA 为扩大支援,将 RAPIDS 整合至对分析与资料科学最重要的开源架构Apache Spark 中。

Databricks共同创办人暨首席科学技术人员兼Apache Spark创办人Matei Zaharia表示:「在Databricks,我们对於 RAPIDS 将加速 Apache Spark 作业负载的潜能感到兴奋,现在我们有几项正在进行的专案,以优化 Spark 与加速器的整合,其中包含导入 Apache Arrow 与 GPU 排程的 Hydrogen 计画。我们坚信RAPIDS 是将客户资料科学与 AI 作业负载规模化的一个令人振奋的契机。」

Walmart 执行??总裁暨科技长 Jeremy King 表示:「NVIDIA GPU加速平台与RAPIDS 软体已彻底改善我们如何使用资料,能将最复杂的模型有规模地执行并提供更准确的预测。RAPIDS 根基於 NVIDIA 与 Walmart 工程师的深度合作,而我们也计画持续增进此项合作。」

其他众多全球顶尖科技公司也正透过新系统、资料科学与软体解决方案导入 RAPIDS。

Hewlett Packard Enterprise 执行长 Antonio Neri 表示:「HPE 致力於提升顾客生活与作业模式,AI、分析与机器学习等技术皆在探索洞见,协助客户取得突破性进展与改善人类生活中扮演要角。HPE 在市场定位特殊,透过策略顾问服务取得完整的AI与资料分析解决方案,有目的性的打造 GPU 加速技术、执行支援与强健的合作夥伴生态系,为客户提供量身打造的解决方案。我们期待与 NVIDIA 在 RAPIDS 上合作,以加速资料科学与机器学习的应用,协助客户取得更快更有洞见的产出。」

IBM 研究部总监暨混合云资深??总裁Arvind Krishna表示:「不管布署的模型为何,IBM 已针对企业 AI 打造出全球领先的平台。我们期待延续与 NVIDIA 的成功合作关系,并利用 RAPIDS 为我们的客户提供新的机器学习工具。」

Oracle 云端架构软体开发资深??总裁Clay Magouyrk表示:「当代电脑运算世界需要强大的处理效能,以因应资料科学及分析等复杂的工作负载,而这正是 NVIDIA GPU 擅长之处。RAPIDS 正在加速完成此一处理及机器学习训练所需的速度。我们很兴奋能以原生的方式,在 Oracle 云端架构上支援全新的开源软体,并期待与 NVIDIA 合作在我们全部的平台上支援 RAPIDS,包括 Oracle 资料科学云端,进一步加速客户端对端的资料科学作业流程。RAPIDS 软体可在 Oracle 云端上无缝作业,让客户得以支援所有的高效能运算、AI与资料科学上的需求,并利用其架构中已有的 GPU 案例选集。」

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