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NVIDIA推出RAPIDS开源GPU加速平台,瞄准数据分析和机器学习市场:彩票注册

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彩票注册-这样大的数据分析流程必须使用DASK、PYTHON、PANDAS、SKLEARN、NUMPY、Apache Arrow等组件。 RAPIDS构建在Apache Arrow、PANDAS、SKLEARN等组件上,通过CUDF数据过滤器、CML机器学习、CUGRAPH数据成像加速数据处理,是最受欢迎的Python数据科学工具这三个软件工具都是基于CUDA开发的,可以看作是CUDA的一部分。 其中CUDF和Pandas的功能非常相似,Pandas的所有功能都可以在CUDF中找到对应的API。 CUML支持SKLEARN,分类、群集、恢复等算法也可以在CUML内查找。

CUGRAPH还没有在月球上发售,预计明年的月份不会在RAPIDS上构筑。 赵立威泄露了,RAPIDS与迄今为止计算的框架的集成非常困难,不能说是“无代码”过渡性,但成本非常小,数据处理效率提高了50倍以上。

同时,为了将更多的机器学习库和功能引入RAPIDS,NVIDIA一般与开源生态系统贡献者合作,Anaconda、BlazingDB、Databricks,以及快速增长的Python数据科学拉此外,黄仁勋在GTC Europe大会上展示RAPIDS时使用的DGX-2用于16张Tesla V100计算卡,一张卡配备32GB HBM2RAM,比特率高达900GB/s,在两张计算卡之间300 除了DGX-2和DGX-1,NVIDIA还有一系列合作伙伴获得的许多硬件产品。 例如,ODM、OEM制造商根据HGX-1和HGX-2两种体系结构标准生产的许多不同类型的服务器,以及包含上一代Pascal体系结构GPU的服务器。

赵立威笑说,由于迄今为止数据处理的速度太快,数据科学家有很多空闲等待时间,可以慢慢喝咖啡。 应用于RAPIDS平台时,等待时间变长,数据科学家必须创造性参加的部分适当变多,数据科学家这项工作依然有可能是美差。

当然,数据分析和机器学习领域的持续炎热,看到这个市场的不仅仅是NVIDIA。 上周刚推出了基于UltraScale FPGA构建的数据中心、AI加速器Alveo U200和U250,与高端CPU相比,动态估计吞吐量提高了20倍。 晶闸管数据中心副总裁Manish Muthal表示,Alveo加速卡的推出进一步推动了晶闸管向平台公司的转变,将快速增长的应用应用应用于合作伙伴生态系统,与应用合作与NVIDIA推出的RAPIDS平台相比,两者以坚硬柔软的形式涵盖了完全相同的范围,根据赵立威对(公众号:)的反应,数据分析和机器学习市场还没有开发利用其特定的边界,领域内场景非常多原创文章,发布许可禁令刊登。

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