NVIDIA анонсировала платформу GPU-ускорения для обработки больших массивов данных и машинного обучения

nvidia rapids

После двух лет разработки NVIDIA анонсировала открытую платформу GPU-ускорения RAPIDS для обработки больших массивов данных и машинного обучения на основе архитектуры CUDA. Использование RAPIDS с алгоритмом машинного обучения XGBoost даёт 50-кратное увеличение производительности по сравнению с системами на базе CPU.

RAPIDS

Платформа базируется на открытых проектах, таких как Apache Arrow, pandas и scikit-learn. NVIDIA планирует добавить в неё новые библиотеки и возможности машинного обучения, для этого компания сотрудничает с Anaconda, BlazingDB, Databricks, Quansight и другими игроками рынка открытого ПО. NVIDIA интегрировала RAPIDS во фреймворк для анализа и обработки данных Apache Spark, чтобы ускорить его распространение.

Открытые библиотеки RAPIDS уже доступны на сайте платформы, в ближайшее время компания собирается добавить контейнеризованные версии в репозитории NVIDIA GPU Cloud.

В августе 2018 года NVIDIA представила новую серию графических ускорителей GeForce RTX с технологией трассировки лучей. В компании заявили, что видеокарты в 6 раз мощнее предыдущего поколения видеоускорителей NVIDIA.

Source: блог NVIDIA

Подобрали три теста для вас:
— А здесь можно применить блокчейн?
Серверы для котиков: выберите лучшее решение для проекта и проверьте себя.
Сложный тест по C# — проверьте свои знания.

Также рекомендуем: