Nvidia rapids, új nyílt forrású rapids könyvtárak a gyorsított gpu elemzéshez és gépi tanuláshoz

A német München városában megrendezett GPU technológiai konferencián az Nvidia, a nagy teljesítményű GPU-k és a mesterséges intelligencia piacvezetője, újabb lépést tett előre a RAPIDS könyvtárak új készletének bejelentésével. nyílt forráskódú gyorsított GPU elemzés és gépi tanulás.

Nvidia RAPIDS, nyílt forráskódú könyvtárak az AI számára

Ezúttal az Nvidia nem bejelenti egy új GPU-platformot, vagy egy új szabadalmaztatott SDK-t a mély tanuláshoz, hanem inkább egy új nyílt forráskódú könyvtárak sorozatát a gyorsított GPU-letapogatáshoz és gépi tanuláshoz. A RAPIDS elnevezésű új könyvtárak Python interfészeket kínálnak , amelyek hasonlóak lesznek a Scikit Learn és a Pandas által biztosítotthoz, de kihasználják a cég CUDA platformját egy vagy több GPU gyorsítására.

Javasoljuk, hogy olvassa el az Nvidia RTX 2080 Ti Review spanyol nyelvű bejegyzésünket (teljes elemzés)

Az Nvidia vezérigazgatója, Jensen Huang, aki több tech újságírót telefonon tájékoztatott kedden, az Nvidia 50x-szer gyorsabb edzési időt látott, amikor a RAPIDS-t használja, csak a CPU-val kapcsolatos megvalósítás helyett. Ezt a sebességet az XGBoost ML algoritmust magában foglaló forgatókönyvekben mértük egy Nvidia DGX-2 rendszeren, bár a CPU hardverének konfigurálásáról nem szólt kifejezetten.

A RAPIDS nyilvánvalóan magában foglalja az Apache Arrow memóriaoszlop-adatszolgáltatási technológiát, és az Apache Sparkon történő futtatásra tervezték. Az utóbbi szem előtt tartva a cég megszerezte a Databricks szoftvert, amely integrálja a RAPIDS-et saját elemzési és AI-platformjába.

Azonban a Databricks nem az egyetlen nagy név, amely a RAPIDS platformot támogatja. Műszaki óriások, például az IBM, a Hewlett Packard Enterprise és az Oracle szintén működésben vannak.

Techpowerup betűtípus