Nvidia rapids, новий набір бібліотек rapids з відкритим кодом для прискореного аналізу gpu та машинного навчання

На технологічній конференції GPU, яка проходила в німецькому місті Мюнхен, Nvidia, лідер ринку високопродуктивних GPU та штучного інтелекту, зробила подальший крок вперед із оголошенням нового набору бібліотек RAPIDS. відкритий код для прискореного аналізу GPU та машинного навчання.

Nvidia RAPIDS, бібліотеки з відкритим кодом для ШІ

Цього разу Nvidia не оголошує нову платформу GPU або новий фірмовий SDK для глибокого навчання, а новий набір бібліотек з відкритим кодом для прискореного сканування GPU та машинного навчання. Отримавши назву RAPIDS, новий набір бібліотек буде пропонувати інтерфейси Python, аналогічні тим, які надають Scikit Learn і Pandas, але які скористаються платформою CUDA компанії для прискорення роботи на одному або декількох графічних процесорах.

Рекомендуємо прочитати наш пост про Nvidia RTX 2080 Ti Огляд іспанською мовою (повний аналіз)

За словами генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга, який у вівторок поінформував декількох технологічних журналістів, Nvidia побачила на 50 разів більше прискорення часу навчання під час використання RAPIDS замість впровадження лише CPU. Ця швидкість вимірювалася в сценаріях, що включають алгоритм XGBoost ML в системі Nvidia DGX-2, хоча конфігурація апаратного забезпечення центрального процесора не обговорювалася прямо.

RAPIDS, мабуть, включає технологію передачі даних стовпців пам'яті Apache Arrow і розроблений для роботи на Apache Spark. Маючи на увазі останнє, компанія отримала програмне забезпечення Databricks, яке інтегрує RAPIDS у власну аналітику та AI-платформу.

Однак Databricks - не єдине велике ім'я, що підтримує платформу RAPIDS. Технічні гіганти, такі як IBM, Hewlett Packard Enterprise та Oracle, також діють.

Шрифт Techpowerup