Nvidia stryk, nytt sett med open source strykbiblioteker for akselerert gpu-analyse og maskinlæring

På GPU-teknologikonferansen som ble holdt i den tyske byen München, har Nvidia, markedsleder innen høye ytelser GPUs og kunstig intelligens, tatt et ytterligere skritt videre med kunngjøringen om et nytt sett med RAPIDS- biblioteker. open source for akselerert GPU-analyse og maskinlæring.

Nvidia RAPIDS, open source biblioteker for AI

Denne gangen kunngjør ikke Nvidia en ny GPU-plattform, eller en ny proprietær SDK for dyp læring, men snarere et nytt sett med åpen kildekode-biblioteker for akselerert GPU-skanning og maskinlæring. Det nye biblioteket kalles RAPIDS, og vil tilby Python-grensesnitt som ligner de som er levert av Scikit Learn og Pandas, men som vil dra nytte av selskapets CUDA-plattform for akselerasjon på en eller flere GPU-er.

Vi anbefaler å lese innlegget vårt om Nvidia RTX 2080 Ti gjennomgang på spansk (full analyse)

Ifølge Nvidia-administrerende direktør Jensen Huang, som orienterte flere tech-journalister på telefonen tirsdag, har Nvidia sett 50x raskere treningstid når hun bruker RAPIDS i stedet for en CPU-implementering. Denne hastigheten ble målt i scenarier som involverte XGBoost ML-algoritmen på et Nvidia DGX-2-system, selv om konfigurasjonen av CPU-maskinvaren ikke eksplisitt ble diskutert.

RAPIDS inkorporerer tilsynelatende datateknologi med Apache Arrow-minnekolonne, og er designet for å kjøre på Apache Spark. Med det sistnevnte i tankene har selskapet skaffet Databricks-programvaren, som vil integrere RAPIDS i sin egen analyse- og AI-plattform.

Databricks er imidlertid ikke det eneste store navnet som støtter RAPIDS-plattformen. Tekniske giganter som IBM, Hewlett Packard Enterprise og Oracle er også i aksjon.

Techpowerup font