Nvidia rapids, nuovo set di librerie rapids open source per analisi accelerate della gpu e machine learning

Alla conferenza sulla tecnologia GPU che si è tenuta nella città tedesca di Monaco, Nvidia, leader di mercato nelle GPU ad alte prestazioni e nell'intelligenza artificiale, ha fatto un ulteriore passo avanti con l'annuncio di un nuovo set di librerie RAPIDS. open source per analisi GPU accelerate e machine learning.

Nvidia RAPIDS, librerie open source per AI

Questa volta, Nvidia non sta annunciando una nuova piattaforma GPU, o un nuovo SDK proprietario per il deep learning, ma piuttosto un nuovo set di librerie open source per la scansione GPU accelerata e l'apprendimento automatico. Soprannominato RAPIDS, il nuovo set di librerie offrirà interfacce Python simili a quelle fornite da Scikit Learn e Pandas, ma che sfrutteranno la piattaforma CUDA dell'azienda per l'accelerazione su una o più GPU.

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Secondo l'amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, che martedì ha informato telefonicamente diversi giornalisti della tecnologia, Nvidia ha visto un'accelerazione 50 volte maggiore nei tempi di addestramento quando si utilizza RAPIDS anziché un'implementazione solo per CPU. Questa velocità è stata misurata in scenari che coinvolgono l'algoritmo XGBoost ML su un sistema Nvidia DGX-2, sebbene la configurazione dell'hardware della CPU non sia stata esplicitamente discussa.

Apparentemente RAPIDS incorpora la tecnologia dei dati della colonna di memoria di Apache Arrow ed è progettato per funzionare su Apache Spark. Con quest'ultimo in mente, l'azienda ha ottenuto il software Databricks, che integrerà RAPIDS nella propria piattaforma di analisi e AI.

Tuttavia, Databricks non è l'unico grande nome che supporta la piattaforma RAPIDS. Anche i giganti della tecnologia come IBM, Hewlett Packard Enterprise e Oracle sono in azione.

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