NVIDIA анонсировала платформу GPU-ускорения для обработки больших массивов данных и машинного обучения, получившую широкую поддержку у лидеров индустрии. Как сообщается, новая платформа позволяет компаниям анализировать огромные массивы данных и молниеносно делать точные прогнозы для бизнеса.
Открытое ПО RAPIDS обеспечивает 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. RAPIDS уже получила поддержку – от новичков в области разработки открытого ПО, таких, как Databricks и Anaconda, до технологических лидеров индустрии, таких, как Hewlett Packard Enterprise, IBM и Oracle.
Аналитики оценивают ежегодный объем серверного рынок анализа данных и машинного обучения в 20 млрд долларов. Вместе с рынком решений для научных исследований и глубокого обучения совокупный объем рынка высокопроизводительных вычислений оценивается примерно в 36 млрд долларов.
Взяв за основу CUDA с ее глобальной экосистемой, в NVIDIA 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.
RAPIDS включает набор открытых библиотек для анализа, машинного обучения и, совсем скоро, визуализации данных с GPU-ускорением. Эта платформа разрабатывалась инженерами NVIDIA более двух лет. Первые 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. Это позволяет сократить время обучения с нескольких дней до нескольких часов и с нескольких часов до нескольких минут в зависимости от объема набора данных.
Чтобы ускорить распространение платформы, NVIDIA интегрирует RAPIDS в Apache Spark – ведущий открытый фреймворк для анализа и обработки данных.