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NVIDIA推出RAPIDS開(kāi)源GPU加速平臺(tái)

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-17 14:36 ? 次閱讀
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HPE、IBM、Oracle、開(kāi)源社區(qū)、創(chuàng)業(yè)公司采用RAPIDS,顯著提升端到端預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析能力。

NVIDIA今日發(fā)布了一款針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)GPU加速平臺(tái),該平臺(tái)已為多個(gè)行業(yè)領(lǐng)先者所采用,并能幫助超大規(guī)模公司以前所未有的速度分析海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)。

RAPIDS? 開(kāi)源軟件幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家顯著地提高了工作績(jī)效,對(duì)于這些數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō),種種業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)應(yīng)接不暇,其中包括預(yù)估信用卡詐騙、預(yù)測(cè)零售存貨及理解顧客購(gòu)買行為等等。眾多公司——無(wú)論是Databricks和Anaconda等開(kāi)源社區(qū)先驅(qū)還是Hewlett Packard Enterprise、IBM和Oracle等技術(shù)領(lǐng)袖——在GPU對(duì)數(shù)據(jù)分析的重要性方面日益達(dá)成共識(shí),并對(duì)RAPIDS表現(xiàn)出越來(lái)越多的支持。

據(jù)分析師估計(jì),面向數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)器市場(chǎng)每年價(jià)值約為200億美元,加上科學(xué)分析和深度學(xué)習(xí)市場(chǎng),高性能計(jì)算市場(chǎng)總價(jià)值大約為360億美元。

“數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)是高性能計(jì)算市場(chǎng)中最大的細(xì)分市場(chǎng),不過(guò)目前尚未實(shí)現(xiàn)加速,”NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在GPU技術(shù)大會(huì)主旨演講中發(fā)布RAPIDS時(shí)表示,“全球最大的行業(yè)均在海量服務(wù)器上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法,目的在于了解所在市場(chǎng)和環(huán)境中的復(fù)雜模式,同時(shí)迅速、精準(zhǔn)地做出將直接影響其基礎(chǔ)的預(yù)測(cè) ?!?/p>

黃仁勛表示,“得益于CUDA及其全球生態(tài)系統(tǒng)以及與開(kāi)源社區(qū)緊密合作,我們已創(chuàng)建了RAPIDS GPU加速平臺(tái)。該平臺(tái)已與全球最流行的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)及工作流無(wú)縫整合,可加速機(jī)器學(xué)習(xí)。如同深度學(xué)習(xí)一樣,我們正在不斷地為機(jī)器學(xué)習(xí)提速。”

RAPIDS已為GPU加速分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一整套開(kāi)源庫(kù),數(shù)據(jù)可視化即將是下一個(gè)目標(biāo)。RAPIDS由NVIDIA工程師與主要的開(kāi)源貢獻(xiàn)者在過(guò)去兩年的合作成果。

RAPIDS第一次為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了他們需要用來(lái)在GPU上運(yùn)行整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)管線的工具。最初的RAPIDS基準(zhǔn)分析利用了XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法在NVIDIA DGX-2? 系統(tǒng)上進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果表明,與僅有CPU的系統(tǒng)相比,其速度能加快50倍。這可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家將典型訓(xùn)練時(shí)間從數(shù)天減少到數(shù)小時(shí),或者從數(shù)小時(shí)減少到數(shù)分鐘,具體取決于其數(shù)據(jù)集的規(guī)模。

與開(kāi)源社區(qū)開(kāi)展緊密合作

RAPIDS構(gòu)建于Apache Arrow、pandas和scikit-learn等流行的開(kāi)源項(xiàng)目之上,為最流行的Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈帶來(lái)了GPU提速。為了將更多的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和功能引入RAPIDS,NVIDIA廣泛地與開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)貢獻(xiàn)者展開(kāi)合作 ,其中包括Anaconda、BlazingDB、Databricks、Quansight、scikit-learn、Ursa Labs 負(fù)責(zé)人兼Apache Arrow締造者Wes McKinney以及迅速增長(zhǎng)的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)pandas等等。

McKinney表示,“作為GPU加速的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái),RAPIDS是由Apache Arrow驅(qū)動(dòng)的新一代的計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA與Ursa Labs的合作將加速Arrow核心數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)新步伐,并有助于大幅提升分析及特征工程的績(jī)效?!?/p>

為了推動(dòng)RAPIDS的廣泛應(yīng)用,NVIDIA正努力將RAPIDS與Apache Spark進(jìn)行整合,后者是分析及數(shù)據(jù)科學(xué)方面領(lǐng)先的開(kāi)源框架。

Databricks聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官兼Apache Spark 創(chuàng)始人Matei Zaharia表示,“在Databricks公司中,我們對(duì)RAPIDS在加速Apache Spark工作量方面的潛力感到非常興奮。我們目前開(kāi)展的多個(gè)項(xiàng)目都意在將Spark更好地與本地加速器進(jìn)行整合,其中包括借助Project Hydrogen實(shí)現(xiàn)的Apache Arrow的支持以及GPU調(diào)度。我們相信,就擴(kuò)大我們客戶數(shù)據(jù)科學(xué)及AI工作量來(lái)說(shuō),RAPIDS將是全新的、振奮人心的機(jī)會(huì)?!?/p>

廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持及應(yīng)用

各個(gè)行業(yè)技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)均是NVIDIA GPU加速平臺(tái)及RAPIDS的率先應(yīng)用者。

沃爾瑪執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Jeremy King表示,“NVIDIA的GPU加速平臺(tái)及RAPIDS軟件極大改進(jìn)了我們使用數(shù)據(jù)的方式,幫助我們實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜模式大規(guī)模地運(yùn)行,同時(shí)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。RAPIDS的應(yīng)用得益于NVIDIA和沃爾瑪工程師之間的深度合作,我們準(zhǔn)備繼續(xù)推進(jìn)這種合作關(guān)系。”

此外,一些全球領(lǐng)先的技術(shù)公司也力圖通過(guò)全新的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)和軟件解決方案支持RAPIDS:

“HPE致力于改進(jìn)客戶生活和工作的方式。人工智能、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能在揭示洞察方面扮演關(guān)鍵的角色,這有助于幫助客戶實(shí)現(xiàn)突破性的成果,同時(shí)改善我們所生存的世界。HPE提供全面的人工智能和數(shù)據(jù)分析解決方案并在市場(chǎng)中保持獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì),其中既包括戰(zhàn)略咨詢,也包括專為特定需求開(kāi)發(fā)的GPU加速器技術(shù)、運(yùn)行支持以及強(qiáng)大的伙伴生態(tài)系統(tǒng);我們旨在為每位客戶定制合適的解決方案。我們對(duì)與NVIDIA在RAPIDS方面的合作感到非常興奮,此舉能加快數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,推動(dòng)我們的客戶更快地實(shí)現(xiàn)更具洞察力的成果?!薄萜掌髽I(yè)首席執(zhí)行官Antonio Neri

“IBM已為企業(yè)人工智能構(gòu)建了全球領(lǐng)先的、在任何部署模式上均能運(yùn)行的平臺(tái)。我們期望能拓展與NVIDIA已有的成功合作,利用RAPIDS來(lái)為客戶提供全新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具?!薄狧ybrid Cloud高級(jí)副總裁兼IBM Research董事 Arvind Krishna

“當(dāng)今的計(jì)算領(lǐng)域要要強(qiáng)大的處理能力,以便應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)和分析智能等紛繁復(fù)雜的工作,而這正是NVIDIA GPU的優(yōu)勢(shì)。RAPIDS正在不斷加速處理和機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的速度。能在Oracle Cloud Infrastructure上支持這套全新的開(kāi)源軟件讓我們感到非常興奮,我們也希望能與NVIDIA繼續(xù)合作,以在我們的Oracle Data Science Cloud等各種平臺(tái)上支持RAPIDS,并進(jìn)一步加速客戶端到端數(shù)據(jù)科學(xué)工作流。RAPIDS軟件在Oracle Cloud上無(wú)縫運(yùn)行,這使客戶得以支持各種高性能計(jì)算、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)需求,同時(shí)利用Oracle Cloud Infrastructure 上可獲得的GPU實(shí)例組合?!薄狾racle Cloud Infrastructure軟件開(kāi)發(fā)部門高級(jí)副總裁Clay Magouyrk

本新聞稿得到包括Cisco、DELL EMC、聯(lián)想、NERSC, NetApp, Pure Storage, SAP和SAS等其它領(lǐng)先創(chuàng)新者以及諸多數(shù)據(jù)科學(xué)先驅(qū)的支持。

供貨

全套R(shí)APIDS開(kāi)源庫(kù)現(xiàn)在即可在http://www.rapids.ai上獲得,代碼經(jīng)Apache許可公布。容器化RAPIDS版本本周內(nèi)可在NVIDIA GPU Cloud container registry (https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/)上獲得。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:GTC Europe | NVIDIA針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)推出RAPIDS開(kāi)源GPU加速平臺(tái)

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